SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA EM REDE NACIONAL - PROFIAP (11.70.00.05)
Código:	PROFIAP0011
Nome:	MÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS À ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA
Carga Horária Teórica:	0 h.
Carga Horária Prática:	60 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Método de Avaliação:	CONCEITO
Horário Flexível da Turma:	Sim
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Permite Múltiplas Aprovações:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Aplicação de métodos quantitativos em pesquisas em Administração Pública. Noções de probabilidade, amostragem e inferência estatística. Principais testes paramétricos e não paramétricos. Medidas de confiabilidade de dados de questionários e Survey. Técnicas de análise multivariada: Análise de Componentes Principais; Análise Fatorial Exploratória e Confirmatória; Modelos de Equações Estruturais; e Regressão Linear Simples e Múltipla. Distribuição normal multivariada. Análise de tabelas de contingência. Utilização de pacotes estatísticos.
Referências:	Bibliografia Básica COOPER, D. R.; SCHINDLER, P. S. Métodos de pesquisa em administração. 12. ed. Porto Alegre: Bookman, 2016. CORRAR, L. J.; PAULO, E.; FILHO, J. M. D. (EDS.). Análise Multivariada para os Cursos de Administração, Ciências Contábeis e Economia. São Paulo: Atlas, 2007. FAVERO, L. P. L.; BELFIORE, P. Manual de análise de dados: estatística e modelagem multivariada com Excel®, SPSS® e Stata®. Web: Elsevier, 2017. GUJARATI, D.; PORTER, D. Econometria Básica. 5. ed. Boston: McGraw-Hill Education, 2011. HAIR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. Porto Alegre: Bookman, 2009. Bibliografia Complementar BRAMER, Max. Principles of data mining. 3. ed. London: Springer, 2016. DALGAARD, Peter. Introductory statistics with R. 2. ed. London: Springer, 2008. FIELD, A. Descobrindo a estatística usando o SPSS-2. Porto Alegre: Bookman, 2009. HEUMANN, Christian; SHALAB, Michael Schomaker. Introdution to statistic and data analysis: with exercises, solutions and applications in R. London: Springer, 2016. SAMPIERI, R. H.; COLLADO, C. F.; LUCIO, M. P. B. Metodologia de pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Penso, 2013. WOOLDRIDGE, J. M. Introductory Econometrics: a modern approach. 6 ed. Boston: SouthWestern College Pub, 2015.

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