Universidade Nova de Lisboa

Universidade Nova de Lisboa

NOVA Information Management School

Recolha de Dados, Fontes Administrativas e Big Data

Código

400010

Unidade Orgânica

NOVA Information Management School

Créditos

6.0

Professor responsável

Língua de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Objectivos

Esta unidade curricular tem por objetivo dar a conhecer um conjunto de metodologias que suportam a obtenção de dados no processo de produção de estatísticas oficiais, incluindo os processos de recolha de dados (com principal destaque para o contexto em que a recolha de dados se efetua através de inquéritos baseados em questionário), a utilização de dados administrativos e o recurso às IGNOREes associadas ao que é habitualmente designado por Big Data.


No final da unidade curricular o aluno deverá atingir os seguintes objetivos de aprendizagem:
1.Identificar e diferenciar os métodos de recolha de dados.
2.Conhecer e selecionar os modos de recolha de dados mais adequados para cada situação.
3.Ser capaz de desenhar uma metodologia de recolha de dados baseada em inquérito.
4.Identificar as potenciais IGNOREes administrativas e os aspetos metodológicos na sua utilização

5.Reconhcer as potencialidades da utilização de big data nas estatísticas oficias e os aspetos metodológicos na sua utilização

Pré-requisitos

Não aplicável

Conteúdo

  1. Introdução às metodologias de recolha de dados
  2. A recolha de dados com inquéritos
    1. Planeamento das etapas do processo de recolha de dados
    2.  Desenhos amostrais
    3.  Populações alvo e bases de sondagem
    4.  Fontes de erro em operações estatísticas
    5. Métodos e modos de recolha de dados
    6. Desenho de questionários
    7. Especificidades dos inquéritos eletrónicos
       
  3. A recolha de dados com IGNOREes administrativas
    1. Estatísticas baseadas em informação administrativa
    2. Natureza dos dados administrativos
    3. A passagem da informação administrativa para informação estatística
    4. Utilização conjunta de dados de IGNOREes administrativas e de inquéritos estatísticos
    5. Ligação e integração de dados
    6. Avaliação da Qualidade dos dados administrativos
    7. Proteção da privacidade e confidencialidade

       

  4. Big data no processo de produção estatística
    1. Big data e os traços digitais
    2. Overview das IGNOREes de big data
    3. A utilização de big data nas estatísticas oficiais
    4. Privacidade e proteção de dados
    5. Exemplos do uso de big data na produção de estatísticas oficiais
    6. Desafios metodológicos
    7. Overview de ferramentas de big data

Bibliografia

European Association of Methodology. International Handbook of Survey Methodology, Eds. Edith D. de Leeuw, Josep J. Hox, Don A. Dillman, 2008.;

European Commission. Handbook of Recommended Practices for Questionnaire Development and Testing in the European Statistical System, 2006.;

Statistics Canada. Survey Methods and Practices, 2010;

Malhotra, Naresh K., Birks, David F. (2007). Marketing research: an applied approach. Third European edition. Harlow: Prentice Hall/Financial Times.;

Vilares, M. J.; Coelho, P. A Satisfação e a Lealdade do Cliente. Metodologias de Avaliação, Gestão e Análise., 2ª Edição, Escolar Editora.,2011.

Wallgren, B. Wallgren (2014). Register-based Statistics Statistical Methods for Administrative Data. John Wiley&Sons, Ltd.

United Nations (2007). Register-based statistics in the Nordic countries – Review of best practices with focus on population and social statistics. Available online: http://unstats.un.org/unsd/dnss/docViewer.aspx?docID=2764

United Nations (2011). Using Administrative and Secondary Sources for Official Statistics: A Handbook of Principles and Practices. Available online:

http://www.unece.org/fileadmin/DAM/stats/publications/Using_Administrative_Sources_Final_for_web.pdf

P. Christen (2012). Data Matching – Concepts and Techniques for Record Linkage, Entity Resolution, and duplicate Detection. Springer.

Método de ensino

A unidade curricular baseia-se em aulas teorico-práticas, com exposição de conteúdos (conceitos, metodologias), apresentação de casos práticos, discussão de metodologias e resolução de exercícios.

Método de avaliação

Exame final (60%) + Projecto opcional com discussão (40%)
O projecto da disciplina inclui a elaboração e apresentação de um relatório, e é objecto de discussão com o docente. Este projecto compreende a concepção de uma metodologia de recolha de dados para um problema real.
Para garantir aprovação é necessário atingir a nota mínima de 8,5 valores em cada um dos elementos de avaliação.

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