Analyse de données : modèles de mesure

• Les modèles de réponse à l'item et, en particulier, le modèle de Rasch pour la construction d'échelles de mesure
• Analyse factorielle, modèles d'équations structurelles

A2 : analyser et mode'liser une situation (individu, groupe ou organisation) en re'fe'rence a' des the'ories, re'sultats de recherche, me'thodes et outils relevant de la psychologie.

B1 : comprendre la me'thodologie et les analyses lie'e a' la planification, la re'alisation et l'e'valuation de l'efficacite' d'une manipulation ou d'une intervention

C2 : pre'senter et structurer les donne'es recueillies de manie're claire, synthe'tique, neutre, non oriente'e ; et structurer et re'diger les re'sultats de manie're standardise'e

E1 : mai'triser les e'tapes, les me'thodologies et les outils de la recherche scientifique en psychologie et sciences de l'e'ducation

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».

Le cours articule des enseignements ex cathedra, des lectures d'articles, une initiation à l'utilisation des logiciels (notamment SPSS, LISREL, R) et des analyses de données réelles par les étudiants eux-mêmes. Partant d'un cadre théorique et méthodologique, les étudiants sont invités à être de plus en plus actifs dans une démarche d'analyse et d'interprétation de données.

les modèles de réponse à l'item et le modèle de Rasch

' L Au travers du modèle de réponse à l'item le plus simple, appelé « modèle de Rasch », les étudiants vont identifier de nouvelles règles de mesure. Ils vont également apprendre à construire une échelle de mesure à l'aide du modèle de Rasch, ce qui implique d'en comprendre les  fondements statistiques et les principes d'utilisation (ajustement au modèle et critères d'unidimentionalité)

Modèle classique : analyse factorielle et modèles d'équations structurelles

' Les postulats et implications des  modèles d'analyse factorielle exploratoire et confirmatoire.  Les usages, procédures  particulière (eg : rotations, analyse hiérarchique...) et difficultés de la technique, le lien avec le modèle de mesure dans les approches à équations structurelles

' Les principales applications des procédures  d'analyse factorielle et du modèle de mesure d'équations structurelles  et leur mise en 'uvre informatique. Une approche critique des résultats et des pratiques d'ajustement d'interprétation

Soit le cours de 'Analyse de données: Modèles de prédiction' ou le cours de 'Analyse de données: Modèles de mesure' est un prérequis pour les ateliers avancées des méthodes et des analyses

Avoir une connaissance de base des concepts et méthodes statistiques et psychométriques classiques

LPSP1011 Statistique : Analyse descriptive de données quantitatives 

LPSP1209 Statistique, inférence sur une ou deux variables 

LPSP1212 Psychométrie