Compétences et/ou connaissances que létudiant doit avoir acquis au terme de lactivité de formation
identifier les propriétés théoriques des modèles danalyse multi-niveaux ;
discuter de la pertinence dune analyse multi-niveaux en fonction de la problématique traitée et des données disponibles ;
interpréter les résultats issus darticles mobilisant des analyses multi-niveaux ;
rendre compte des problématiques traitées par lanalyse multi-niveaux sous forme dun système déquations ;
concevoir lexploitation dune structure hiérarchisée de données à partir dune analyse multi-niveaux.
Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)
Principaux thèmes qui seront abordés Après avoir rappelé les caractéristiques des analyses de régression, ce séminaire présentera les propriétés théoriques des modèles statistiques danalyse multi-niveaux et leur intérêt pour traiter des structures hiérarchisées de données. La partie pratique du séminaire sera consacrée dune part à linterprétation de résultats (analyse darticles) et dautre part à une brève initiation à au moins un logiciel de traitement de données (SAS ou HLM). La plupart des exemples traités seront issus du champ de léducation (où ces modèles connaissent un essor important), mais lusage de tels modèles en psychologie (du développement et des organisations en particulier) sera également évoqué.
Modalités dorganisation des activités (e.g., cours magistraux, exposés des participants, séminaires, discussions, débats contradictoires, etc. etc.)
exposés
lecture de textes
présentation et critiques darticles mobilisant des analyses multi-niveaux
traitement de données à partir de SAS ou HLM
Résumé : Contenu et Méthodes
Compétences et/ou connaissances que létudiant doit avoir acquis au terme de lactivité de formation
identifier les propriétés théoriques des modèles danalyse multi-niveaux ;
discuter de la pertinence dune analyse multi-niveaux en fonction de la problématique traitée et des données disponibles ;
interpréter les résultats issus darticles mobilisant des analyses multi-niveaux ;
rendre compte des problématiques traitées par lanalyse multi-niveaux sous forme dun système déquations ;
concevoir lexploitation dune structure hiérarchisée de données à partir dune analyse multi-niveaux.
Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)
Mode dévaluation, exigences de participation, pré-requis éventuels, supports fournis
Présence aux 5 séances indispensables, lecture de textes et réalisation de travaux ou dexercices entre les séances