En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées,
notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
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. |
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
En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.
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 podcasts, des exercices de drill, 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 1.
- Des exercices, simulations et autres activités à faire à domicile visant à intégrer la matière par auto-apprentissage.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.
Les modalités relatives à l'évaluation certificative sont décrites et disponibles sur le site du cours sur la plate-forme Moodle.L'évaluation comprend 3 volets :
- Une test sur SPSS consistant à réaliser l'analyse complète d'une série de données avec SPSS en passant par différentes étapes: choix de méthode, utilisation de SPSS, interprétation des sorties, rédaction d'un rapport en Word.
- Un examen écrit composé de questions à choix multiples et ouvertes et portant sur la partie probabilité du cours, les concepts d'inférence statistique et la lecture fine de sorties SPSS.
- Des devoirs et préparations de TPs à réaliser à domicile durant le quadrimestre.
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
Force majeure
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
- examen écrit sur base de type questions ouvertes et choix multiples sur moodle Quizz
- examen SPSS sur base d’une étude de cas et d’une questionnaire moodle Quizz
- examen SPSS sur base d’une étude de cas et d’une questionnaire moodle Quizz
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] en science des données, orientation statistique
Mineure en statistique et science des données
Approfondissement en sciences et technologies de l'information et de la communication (pour seule réinscription)
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)
Mineure en linguistique