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.
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.
4 crédits
22.5 h + 15.0 h
Q1
Enseignants
Govaerts Bernadette;
Langue
d'enseignement
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
Le cours abordera les thèmes suivants
- Eléments de probabilité nécessaires pour comprendre et savoir utiliser les outils généraux d'inférence et de modélisation statistique : calcul élémentaire de probabilité sur des événements, distributions de probabilité normale et binomiale et dérivées, utilisation de tables, théorème central limite.
- Notions clefs de l'inférence statistique paramétrique: estimateur, distribution d'échantillonnage, intervalle de confiance et test d'hypothèse, puissance de test et influence du choix de la taille d'échantillon
- Tests et intervalles de confiance sur une moyenne et une variance en population normale
- Tests d'hypothèse sur deux moyennes pour échantillons pairés et indépendants et sur 2 variances en populations normales
- Tests non paramétriques sur une ou deux mesures de position pour données pairées ou non pairées.
- Inférence sur un coefficient de corrélation, y compris corrélation partielle.
- Inférence sur une ou 2 variables catégorielles : test et intervalle de confiance sur une ou deux proportions, test chi carré d'ajustement pour une ou 2 variables.
- Conditions d'application et validation des hypothèses sous-jacentes aux différents tests, qq plot.
- Méthodologie pour l'analyse statistique de données depuis le choix de la méthode, son application, sa validation, jusqu'à l'interprétation des résultats obtenus
- Introduction au logiciel SPSS et utilisation dans des situations variées
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Eu égard au référentiel des acquis d'apprentissage, le cours vise à amener les étudiants à : ' Adopter une démarche systématique pour appliquer les outils d'analyse statistique descriptive et d'inférence à une et 2 variables dans des situations émanant de différents domaines d'application et/ou méthodes de recherche de la psychologie et des sciences de l'éducation (A1, B3, C2, E1). Plus précisément il pourra ' Reconnaître, pour une question de recherche posée, les méthodes statistiques adaptées aux données disponibles. ' Appliquer les méthodes à l'aide d'un logiciel de statistique et en valider les hypothèses sous-jacentes. ' Expliquer les résultats issus d'une analyse statistique des concepts fondamentaux à leur interprétation dans le contexte de la recherche. ' Lire, critiquer et interpréter des résultats statistiques disponibles dans la littérature. ' Expliquer les concepts de probabilité indispensables en statistique et manipuler des probabilités et distribution de probabilité de base. ' Transférer ces connaissances acquises dans les domaines d'activités du psychologue, logopède et pédagogue. |
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 aborde les thèmes suivants :
- Eléments de probabilité nécessaires pour comprendre et savoir utiliser les outils généraux d'inférence et de modélisation statistique : calcul élémentaire de probabilité sur des événements, distributions de probabilité normale et binomiale et dérivées, utilisation de tables, théorème central limite.
- Notions clefs de l'inférence statistique paramétrique: estimateur, distribution d'échantillonnage, intervalle de confiance et test d'hypothèse, puissance de test et influence du choix de la taille d'échantillon.
- Tests et intervalles de confiance sur une moyenne et une variance en population normale.
- Tests d'hypothèse sur deux moyennes pour échantillons pairés et indépendants et sur 2 variances en populations normales
- Tests non paramétriques sur une ou deux mesures de position pour données pairées ou non pairées.
- Inférence sur un coefficient de corrélation, y compris corrélation partielle.
- Inférence sur une ou 2 variables catégorielles : test et intervalle de confiance sur une ou deux proportions, test chi carré d'ajustement pour une ou 2 variables.
- Conditions d'application et validation des hypothèses sous-jacentes aux différents tests, qq plot.
- Méthodologie pour l'analyse statistique de données depuis le choix de la méthode, son application, sa validation, jusqu'à l'interprétation des résultats obtenus.
- Introduction au logiciel SPSS et utilisation dans des situations variées.
Méthodes d'enseignement
Le cours est basé sur une série d'activités visant à amener l'étudiant à découvrir, apprécier, comprendre, mettre en pratique et intégrer la matière tout au long du quadrimetre. Celles-ci comprennent:
- Des cours magistraux en auditoire avec la titulaire du cours basés sur de nombreux exemples, interprétation de sorties logiciels et jeux ludiques organisés durant le cours.
- Des séances d'exercices de probabilité et inférence statistique par petits groupes.
- Un auto apprentissage à SPSS via : des podcast, des exercices de dril, des études de cas et un autotest.
- Des séances de TPs collectives facultatives d'intégration de la matière de bac 2 ou de révision de la matière de bac.
- Des exercices, simulations et autre activités à fait à domicile visant intégrer la matière par auto-apprentissage.Des forums pour favoriser l'interation entre les étudiants et avec l'équipe enseignante.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Les modalités relatives à l'évaluation certificative sont décrites et disponibles sur le site du cours sur la plate-forme Moodle
Autres infos
Les cours cités ci-dessous fournissent des bases importantes de compréhension et d'intégration de la matière de ce cours.
LPSP1011 : Statistiques : Analyse descriptive de données quantitatives
LPSP1011 : Statistiques : Analyse descriptive de données quantitatives
Ressources
en ligne
en ligne
Voir le site Moodle: https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=9621
Faculté ou entité
en charge
en charge
EPSY
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Mineure en statistique et science des données
Approfondissement en sciences et technologies de l'information et de la communication (pour seule réinscription)
Mineure en linguistique
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)