Objectifs (en termes de compétences)

- Etre capable de constituer un dossier complet de recherche qualitative concernant une problématique de gestion, à partir de diverses sources documentaires et d'entrevues, de façon cohérente et argumentée sur les plans théoriques et méthodologiques ;
- Etre capable de prendre des décisions à partir de données quantitatives et d'évaluer de manière fiable les performances des modèles mobilisés.

Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)

- Présentation des méthodes d'analyse qualitatives d'entretiens, en particulier les méthodes catégorielles, méthodes inductives, méthodes structurales, …
- Présentation des méthodes d'analyse de données quantitatives, en particulier la méthodologie du scoring et de la classification ;
- Lecture de textes présentant les fondements des méthodes d'analyse de données ;
- Exercices d'appropriation des méthodes par un travail en groupe d'analyse de matériaux qualitatifs et quantitatifs recueillis personnellement ou mis à disposition ;
- Initiation aux logiciels professionnels d'analyse de données qualitatives et quantitatives : Atlas-TI, SAS/JMP et R.

Résumé : Contenu et Méthodes

Contenu

" Analyse critique des sources et types de données en gestion; détermination du contexte dans lequel les données sont recueillies; analyse de leur validité (externe, interne) :
- Données secondaires : rapports, statistiques, web, …
- Données primaires : entretiens, enquêtes, …

" Développement de méthodes d'analyse des données et interprétation des résultats, en particulier les méthodologies d'analyse de contenu, de scoring et de classification :
- Données qualitatives : analyse de contenu, études de cas, méthodes inductives, méthodes structurales, …
- Données quantitatives : analyse typologique, méthodes projectives et factorielles, analyse discriminante (arbres de décision, régression logistique, etc), …

" Discussion sur les choix de méthodes pertinentes en fonction du problème posé et des données disponibles.


Méthode

- Combinaison de cours magistraux, travaux pratiques, lectures + projet sur données réelles.
- Enseignement de la matière en modules : Méthodes d'analyse de données qualitatives (Alain Vas) et méthodes d'analyse de données quantitatives (Marie-Paule Kestemont et Marco Saerens).

Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Pré-requis (idéalement en termes de compétences) : Statistiques multivariées
Evaluation : Rapports sur base de deux projets menés en groupe
Support : Chapitres d'ouvrages de référence fournis aux étudiants
Références :
" Duda, Hart & Stork (2001), "Pattern classification, 2nd ed". John Wiley & Sons.
" Bardos (2001), "Analyse discriminante. Application au risque et scoring financier. Dunod.
" Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994), "Qualitative Data Analysis: An Expanded Sourcebook". Thousand Oaks: Sage Publications.

Autres crédits de l'activité dans les programmes