Statistics for Linguistics

lfial2260  2019-2020  Louvain-la-Neuve

Statistics for Linguistics
Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
10 crédits
22.5 h
Q1
Enseignants
Paquot Magali;
Langue
d'enseignement
Anglais
Préalables
Un cours d'introduction à la linguistique.
Thèmes abordés
Analyse de données linguistiques avec le logiciel statistique R -- introduction :
  • Analyse quantitative de données linguistiques : statistiques descriptives et inférentielles ; introduction aux modèles de régression ;
  • Visualisation de données.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 Au terme de ce cours, l'étudiant sera capable de choisir et d'utiliser les méthodes quantitatives appropriées pour analyser des phénomènes linguistiques à l'aide d'un logiciel statistique.
Pratiquement, il sera capable d'utiliser le logiciel R pour explorer des données linguistiques (statistiques descriptives), les représenter visuellement, et choisir les techniques statistiques appropriées à la structure des données analysées.  
 

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 compose de deux axes :
  1. Le premier axe donnera un aperçu théorique de la statistique pour la linguistique et des principaux concepts de la statistique (descriptive, inférentielle, modélisation).
  2. Le second axe aura pour but d'appliquer la théorie dans un contexte réel de recherche en linguistique et de mettre en pratique les connaissances acquises dans la première partie au travers d'exercices et d'un travail de recherche personnel.
Méthodes d'enseignement
Mélange entre cours magistral et classe inversée.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
L'évaluation se déroulera selon trois axes :
  • Évaluation continue (tests, participation au cours, exercices)  (20 % de la note)
  • Examen écrit (40 % de la note)
  • Travail personnel écrit (40 % de la note) : il s'agira soit d'un travail personnel sur un problème linguistique abordé via les outils statistiques, soit de la participation à un projet collectif visant à la production d'un article scientifique.
En cas de deuxième inscription à l'examen, l'étudiant sera évalué sur base d'un travail personnel écrit (50%) et d'un examen écrit (50%).
Autres infos
Ce cours nécessite un bon niveau d'anglais (compréhension et production).
Bibliographie
  • Gries, St. Th. 2013. Statistics for Linguistics with R. A Practical Introduction. 2nd edition. Berlin: De Gruyter Mouton.
  • R codes
  • Slides and additional chapters available on Moodle
Field, A. et Miles, J. and Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. London : Sage Publications.
Gries, St. Th. 2013. Statistics for Linguistics with R. A Practical Introduction. 2nd edition. Berlin: De Gruyter Mouton.
Howell, D. C. (2016). Fundamental statistics for the behavioral sciences. Nelson Education.
Support de cours
  • Gries, St. Th. 2013. Statistics for Linguistics with R. A Practical Introduction. 2nd edition. Berlin: De Gruyter Mouton.
  • R codes
  • Slides and additional chapters available on Moodle
Faculté ou entité
en charge
FIAL


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en linguistique