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Métodos de Investigação em Ciências Empresariais 2019/2020

  • 15 ECTS
  • Lecionada em Português
  • Avaliação Contínua

Objetivos

Concluída esta unidade curricular, o estudante deverá ser capaz de:
(1)Compreender a conexão entre o problema de investigação, metodologia, recolha de dados e análise (quantitativa e/ou qualitativa) dos dados.
(2)Escolher os dados apropriados à analise de acordo com a natureza de pesquisa, metodologia e objetivo.
(3)Identificar, selecionar e aplicar as técnicas quantitativas e qualitativas a utilizar na análise de dados de uma pesquisa científica.
(4)Comparar, utilizar e avaliar as técnicas quantitativas de análise de dados na resolução de problemas concretos.
(5)Comparar, utilizar e avaliar as técnicas qualitativas de análise de dados na resolução de problemas concretos.
(6)Reconstruir e analisar redes sociais.
(7)Realizar análises em software estatístico, nomeadamente, Stata, R, SPSS, AMOS, SmartPLS, NVIVO, UCINET e NETDRAW.

Pré-Requisitos Recomendados

Conhecimentos elementares de estatística.

Método de Ensino

Esta UC usa as seguintes abordagens pedagógicas:
- metodologias expositivas para apresentação dos conceitos e técnicas de análise de dados;
- metodologias ativas-participativas:
i) Aulas com suporte de software para resolver problemas de investigação (PL);
ii) Aulas de análise e discussão de artigos;
iii) Sessões de apresentação e discussão dos artigos-

A avaliação será composta por três partes:
- Análise de artigo científico (quantitativo) (20%)
- Análise de artigo científico (qualitativo) (10%)
- Redação e discussão de trabalho usando os dados e a técnica mais adequada a um dado problema de investigação (70%).

Conteúdos Programáticos

1. Filosofia de investigação e análise de dados - relação entre ontologia, epistemologia, metodologia e métodos;

2. Análise de dados quantitativos em Ciências Empresariais
2.1. Estatística descritiva
2.2. Testes de Hipóteses
2.2.1. Testes paramétricos
2.2.2. Testes não paramétricos
2.3. Estatística Multivariada
2.3.1. Análise de Regressão
2.3.2. Análise Fatorial Exploratória
2.3.3. Análise de Componentes Principais
2.3.4. Análise de Clusters
2.3.5. Análise de Correspondências Múltiplas
2.4. Modelos de Equações Estruturais
2.4.1. Modelos baseados em covariâncias
2.4.2. Modelos baseados em PLS

3. Análise de dados qualitativos em Ciências Empresariais
3.1. Gestão dos dados, codificação e procedimentos de análise
3.2. Indução analítica e Grounded Theory

4. Análise de Redes Sociais

5. Estudos de caso

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

Bryman, A., Bell, E.(2015) Business Research Methods. 4th Ed. Oxford Research Press
Bazeley, P.(2013) Qualitative data analysis: practical strategies. London: Sage
Bollen, KA.(1989) Structural Equations with Latent Variables. John Wiley & Sons
Creswell, JW.(2014) Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. 4/e. Sage
Dunbar, R.(1996) What is This Thing Called Science? In The trouble with science. Harvard U Press
Easterby-Smith, M., Thorpe, R. & Jackson, Paul R. (2008) Management Research. 3/e. Sage
Eisenhardt, KM.(1989) Building theories from case study research. Academy of Manag Review, 14: 532-550
Hair, JF., Black, B., Babin, B. & Anderson, RE (2010) Multivariate Data Analysis, 7/e. Prentice Hall

Bibliografia Complementar

Nunnaly, JC.; Bernstein, IH. (1994) Psychometric Theory. 3/e. Ed. McGraw Hill
Symon, G. and Cassell, C. (Eds) (2012) Qualitative Organizational Research: Core Methods and Current Challenges. Sage
Yin, R. (2013) Case study research: design and methods. 5/e. Sage

Planificação Semanal

Aula 1
Filosofia de investigação e análise de dados - relação entre ontologia, epistemologia, metodologia e métodos. Análise de dados quantitativos em Ciências Empresariais.

Aula 2
Sessão de Stata.

Aula 3
Sessão de R.
Estatística descritiva: Testes de Hipóteses, testes paramétricos, testes não paramétricos.
Exemplos utilizando o R e o Stata.

Aula 4 Estatística Multivariada: análise de regressão e análise fatorial exploratória.

Aula 5
Estatística Multivariada: análise de componentes principais e análise de clusters.

Aula 6
Estatística Multivariada: análise de clusters e análise de correspondências múltiplas

Aula 7
Modelos de Equações Estruturais: modelos baseados em covariâncias e modelos baseados em PLS.

Aula 8
Análise de dados qualitativos em Ciências Empresariais: gestão dos dados, codificação e procedimentos de análise. Indução analítica e Grounded Theory

Aula 9
Análise de Redes Sociais

Aula 10
Estudos de caso.

Aula 11
Estudos de caso.

Aula 12
Estudos de caso.
Análise e discussão de artigos.

Aula 13
Estudos de caso.
Análise e discussão de artigos.

Aula 14
Estudos de caso.
Apresentação e discussão dos artigos.

Aula 15
Estudos de caso
Apresentação e discussão dos artigos.

Coerência do programa para com os objetivos

O primeiro ponto dos conteúdos programáticos permite atingir os objetivos de aprendizagem 1 e 2.
O segundo ponto dos conteúdos programáticos permite atingir os objetivos de aprendizagem 3, 4 e 7.
O terceiro ponto dos conteúdos programáticos permite atingir os objetivos de aprendizagem 3, 5 e 7.
O quarto ponto dos conteúdos programáticos permite atingir os objetivos de aprendizagem 6 e 7.
O quinto ponto dos conteúdos programáticos permite atingir os objetivos de aprendizagem 1 a 7.

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

O método expositivo será empregue na explanação da componente teórica das aulas permitindo ao aluno a compreensão dos conteúdos da unidade curricular. O complemento da componente prática consolida os conhecimentos do aluno, desperta o seu interesse pelos conteúdos e permite a compreensão da importância dos métodos quantitativos e das metodologias qualitativas na investigação em Ciências Empresarias. A análise e discussão de arigos visará estimular a discussão crítica e desenvolver a capacidade dos alunos de reconhecerem aplicações das técnicas em situações concretas e reais. Assim, a metodologia de ensino adotada facilita a obtenção dos objetivos da unidade curricular.

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