5.00 crédits
30.0 h + 30.0 h
Q1
Enseignants
Schoumaker Bruno;
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 est construit autour des points suivants.
- Méthode de collecte de données quantitatives en sciences sociales, et exploitation des données existantes.
- Rappels et approfondissements de certains éléments de statistiques nécessaires à l'analyse de données quantitatives (variables aléatoires, distributions, échantillons, tests d'hypothèse, etc.).
- Logique de la recherche à l'aide de données quantitatives : formulation des questions de recherche, collecte de données, construction d'un modèle, identification de la ou des méthodes, analyse et l'interprétation des résultats.
- La préparation, la description et la critique de ses données.
- Mesure de concepts à l'aide de données quantitatives et construction d'indices.
- Méthodes d'analyses univariées et bivariées.
- Fondements et utilisation de méthodes d'analyse des dépendances : régression simple et régression multiple.
- Analyse des interdépendances (analyse en composante principale) et méthodes de classification.
- Maîtrise d'un logiciel d'analyse statistique, acquise par une pratique régulière.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Au terme de cet enseignement, l'étudiant sera capable :
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Contenu
- Rappels du vocabulaire et des notions de base de statistique.
- Traiter une question de recherche avec des données quantitatives : les principales étapes.
- Les sources de données quantitatives ; comment sont-elles produites, quelles sont leurs forces et faiblesses, où les trouver ?
- Préparer, décrire, visualiser et critiquer ses données avant l’analyse.
- Rappels et approfondissement de notions d’inférence, tests d’hypothèse, etc.
- Méthodes d'analyse univariées.
- Analyser des relations entre deux variables : tableaux de contingence, différences de moyennes, corrélations linéaires.
- Méthodes de construction d'indices.
- Analyse causale et modèles statistiques : régression linéaire simple et multiple, régression logistique.
- Introduction à l'analyse en composante principale et l'analyse de classification.
- Exploitation des données d'enquêtes avec le logiciel SPSS.
Méthodes d'enseignement
Cours magistral et travaux pratiques.
Le cours est axé sur l'acquisition d'un savoir-faire en matière d'analyse de données. Il comporte une forte composante pratique, à travers la manipulation d'un logiciel statistique et l'exploitation de données d'enquêtes pour traiter des questions de recherche.
Le cours magistral est organisé autour de la présentation des méthodes d’analyse, de leurs conditions d’utilisation, et de l’interprétation des résultats de ces méthodes dans le contexte d’applications variées, sur des questions de sciences politiques et sociales. Les travaux pratiques visent notamment à développer la maîtrise d’un logiciel d’analyse statistique pour la préparation des données (recodages, structuration des données, etc.), la description des données, et la mise en œuvre de méthodes plus avancées. Au-delà de l’acquisition d’un savoir-faire technique, ces travaux pratiques permettent aussi aux étudiants de pratiquer l’analyse des données pour traiter des questions de recherche dans le cadre d’un travail de recherche personnel.
Le cours est axé sur l'acquisition d'un savoir-faire en matière d'analyse de données. Il comporte une forte composante pratique, à travers la manipulation d'un logiciel statistique et l'exploitation de données d'enquêtes pour traiter des questions de recherche.
Le cours magistral est organisé autour de la présentation des méthodes d’analyse, de leurs conditions d’utilisation, et de l’interprétation des résultats de ces méthodes dans le contexte d’applications variées, sur des questions de sciences politiques et sociales. Les travaux pratiques visent notamment à développer la maîtrise d’un logiciel d’analyse statistique pour la préparation des données (recodages, structuration des données, etc.), la description des données, et la mise en œuvre de méthodes plus avancées. Au-delà de l’acquisition d’un savoir-faire technique, ces travaux pratiques permettent aussi aux étudiants de pratiquer l’analyse des données pour traiter des questions de recherche dans le cadre d’un travail de recherche personnel.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Session de janvier
L’évaluation repose sur la réalisation d’un travail d’analyse de données (50% de la note finale) et un examen écrit (50% de la note finale), avec d’éventuelles manipulations de données. Le travail est réalisé en cours de quadrimestre, et encadré pour les enseignants. Trois travaux intermédiaires obligatoires sont à réaliser en cours de quadrimestre, et sont valorisés dans le travail final (5 points sur 20).
Session de septembre
En cas de deuxième session, l’étudiant·e peut représenter les deux parties de l’évaluation, ou conserver la note du travail pour la session de septembre. Les modalités sont identiques à la session de janvier.
L’évaluation repose sur la réalisation d’un travail d’analyse de données (50% de la note finale) et un examen écrit (50% de la note finale), avec d’éventuelles manipulations de données. Le travail est réalisé en cours de quadrimestre, et encadré pour les enseignants. Trois travaux intermédiaires obligatoires sont à réaliser en cours de quadrimestre, et sont valorisés dans le travail final (5 points sur 20).
Session de septembre
En cas de deuxième session, l’étudiant·e peut représenter les deux parties de l’évaluation, ou conserver la note du travail pour la session de septembre. Les modalités sont identiques à la session de janvier.
Autres infos
Les données exploitées dans le cadre du cours sont issues des enquêtes du programme d'Enquête sociale européenne.
http://www.europeansocialsurvey.org/
Les analyses sont effectuées avec le logiciel SPSS, disponible dans les salles informatiques.
http://www.europeansocialsurvey.org/
Les analyses sont effectuées avec le logiciel SPSS, disponible dans les salles informatiques.
Ressources
en ligne
en ligne
> https://www.europeansocialsurvey.org/
Des informations pertinentes peuvent être placées sur Student Corner.
Masuy-Stroobant G. et Costa R. (eds), 2013, Analyser les données en sciences sociales. De la préparation des données à l’analyse multivariée, Peter Lang, Bruxelles, 301 p. (Livre téléchargeable à l'adresse suivante : https://www.peterlang.com/downloadpdf/title/50872)
Des informations pertinentes peuvent être placées sur Student Corner.
Masuy-Stroobant G. et Costa R. (eds), 2013, Analyser les données en sciences sociales. De la préparation des données à l’analyse multivariée, Peter Lang, Bruxelles, 301 p. (Livre téléchargeable à l'adresse suivante : https://www.peterlang.com/downloadpdf/title/50872)
Bibliographie
- Masuy-Stroobant G. et Costa R. (eds), 2013, Analyser les données en sciences sociales. De la préparation des données à l’analyse multivariée, Peter Lang, Bruxelles, 301 p. (Livre téléchargeable à l'adresse suivante : https://www.peterlang.com/downloadpdf/title/50872)
- Micro-données de l'enquête sociale européenne.
- Les diapositives du cours sont disponibles sur student corner.
Support de cours
- Masuy-Stroobant G. et Costa R. (eds), 2013, Analyser les données en sciences sociales. De la préparation des données à l’analyse multivariée, Peter Lang, Bruxelles, 301 p.
- Micro-données de l'enquête sociale européenne
- Les diapositives du cours sont disponibles sur student corner.
Faculté ou entité
en charge
en charge
PSAD
