Analyse des données quantitatives

Enseignants

Marquet Jacques;

Langue
d'enseignement

Français

Préalables

Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.

Thèmes abordés

1. Introduction à la logique de la recherche 2. Analyse des tableaux croisés 3. Construction d'indices 4. Introduction à l'analyse classificatoire 5. Introduction à l'analyse factorielle en composantes principales

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :
1	Le cours et les travaux pratiques visent l'acquisition d'un savoir-faire de base en analyse des données en sciences sociales ; il constitue une initiation à l'analyse multivariée. Au terme de ce cours, l'étudiant devrait être capable : 1°/ de préciser le type de question-problème pour lequel le recours aux méthodes étudiées au cours s'avère pertinent; 2°/ d'interpréter les analyses statistiques faisant appel à ces méthodes ; 3°/ d'utiliser à bon escient les principaux outils de la statistique descriptive et de l'inférence statistique vus au cours de Statistiques et éléments de probabilité et qui seront rappelés notamment à l'occasion de l'apprentissage des commandes SPSS y afférent.

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) ».

Contenu

Le cours se situera dans la perspective d'une analyse secondaire, les données étant déjà produites. Dans un premier temps, le cours introduira à la logique de la recherche en mettant en évidence le caractère construit de toute donnée. Dans cette introduction on retrouvera les éléments suivants : la primauté de la question posée, la séquence hypothèses-concepts-indicateurs, les niveaux de mesures, des éléments de théorie de l'échantillonnage. Dans un deuxième temps, le cours se concentre, à travers la résolution de questions-problèmes, sur la construction et la description de variables et sur l'interprétation de tableaux de contingence utilisés comme moyen de tester des hypothèses simples. Dans un troisième temps, le cours aborde l'analyse multivariée des données. Il s'agit d'abord de montrer les postulats sous-jacents aux méthodes investiguées, les limites de leurs utilisations, les questions qu'elles permettent de résoudre, et d'interpréter correctement les analyses produites. Le cours se centrera sur des méthodes d'analyse dimensionnelle et classificatoire. Le logiciel utilisé au cours et pour les exercices est SPSS. Le cours alterne les exposés théoriques et les exemples commentés (résolution de questions-problèmes); ceux-ci introduisent aux séances d'exercices (sur ordinateur).

Méthodes d'enseignement

cours ex cathedra et travaux pratiques en salles informatiques

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Les modalités d’évaluation sont présentées au premier cours et figurent dans un document accessible sur moodle dès le premier cours

Autres infos

Pré-requis : Ce cours se situe dans le prolongement du cours de Statistiques et éléments de probabilité et du Séminaire de travail universitaire qui en constituent dès lors des pré-requis.
Evaluation : o Modalités d'évaluation certificative : Le cours sera évalué relativement aux objectifs annoncés lors d'un examen écrit. Les exercices proposés testeront la capacité des étudiants à saisir les conditions d'application des méthodes abordées au cours et à interpréter correctement les résultats d'analyse qui leur seront présentés.
Modalités d'évaluation formative : Tant au cours qu'aux séances d'exercices, un certain nombre de problèmes sont proposés aux étudiants qui peuvent ainsi s'évaluer personnellement.
Supports didactiques proposés aux étudiants: Des notes de cours rédigées par les enseignants ; une copie des transparents utilisés au cours ; un portefeuille de lecture comprenant des articles présentant les méthodes étudiées ou des articles relatifs à celles-ci ; un fichier informatique de données (et le code-book qui l'accompagne) sur lequel sont basés les exemples et sur lequel les étudiants pourront s'exercer.
Encadrement : Un assistant assure les heures d'exercices.

Bibliographie

• La bibliographie et les supports de cours sont déposés sur moodle. Il n'y a aucune ressource obligatoire qui ne soit sur moodle.
• Des notes de cours rédigées par les enseignants
• une copie des transparents utilisés au cours
• un portefeuille de lecture comprenant des articles présentant les méthodes étudiées ou des articles relatifs à celles-ci
• un fichier informatique de données (et le code-book qui l'accompagne) sur lequel sont basés les exemples et sur lequel les étudiants pourront s'exercer.

Support de cours

• La bibliographie et les supports de cours sont déposés sur moodle. Il n’y a aucune ressource obligatoire qui ne soit sur moodle.
• Des notes de cours rédigées par les enseignants
• une copie des transparents utilisés au cours
• un portefeuille de lecture comprenant des articles présentant les méthodes étudiées ou des articles relatifs à celles-ci
• un fichier informatique de données (et le code-book qui l'accompagne) sur lequel sont basés les exemples et sur lequel les étudiants pourront s'exercer.

Faculté ou entité
en charge

ESPO