Сư³æ´«Ã½

Enseignants

Le Guen Mireille;

Langue
d'enseignement

¹ó°ù²¹²Ôç²¹¾±²õ

±Ê°ùé²¹±ô²¹²ú±ô±ð²õ

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

1. Introduction à la logique de la recherche 2. Analyse des tableaux croisés 3. Construction d'indices 4. Introduction à l'analyse classificatoire 5. Introduction à l'analyse factorielle en composantes principales

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :
1	Le cours et les travaux pratiques visent l'acquisition d'un savoir-faire de base en analyse des données en sciences sociales ; il constitue une initiation à l'analyse multivariée. Au terme de ce cours, l'étudiant devrait être capable : 1°/ de préciser le type de question-problème pour lequel le recours aux méthodes étudiées au cours s'avère pertinent; 2°/ d'interpréter les analyses statistiques faisant appel à ces méthodes ; 3°/ d'utiliser à bon escient les principaux outils de la statistique descriptive et de l'inférence statistique vus au cours de Statistiques et éléments de probabilité et qui seront rappelés notamment à l'occasion de l'apprentissage des commandes SPSS y afférent.

Contenu

Le cours d’analyse des données quantitatives vise à fournir aux étudiant·es les bases nécessaires à la lecture et à l’interprétation des données quantitatives. Pour ce faire, il s’agira 1/ de présenter les contextes de production des données quantitatives afin de comprendre leurs forces et limites, 2/ de mobiliser les outils statistiques convenablement, 3/d’apprendre à construire, lire et à interpréter des résultats, et 4/ de réaliser des manipulations de données dans le logiciel utilisé au cours (SPSS ou R via R commander).
Les objectifs du cours sont :

• Connaitre des contextes de création des données quantitatives (plus particulièrement enquêtes par sondage, données administratives, big data)
• Maîtrise du calcul des fréquences, des indicateurs des tendance centrale (mode, médiane, moyenne) et de dispersion (variance et écart-type, écart interquartile)
• Maîtrise de la lecture des tableaux croisés et comprendre la notion de corrélation
• Se familiariser avec la notion d’inférence statistique et maîtriser les outils de base (intervalles de confiance, test chi-carré, test-t et ANOVA)
• Connaissance des méthodes de régressions linéaires
• Maitrise des techniques d’analyse factorielles et de classification
• Mobiliser correctement les résultats dans un argumentaire structuré.
• Discuter les limites des résultats produits

Méthodes d'enseignement

Le cours est articulé autour de cours magistraux (12 séances de 2 heures + 1 heure de questions réponses) permettant de présenter les concepts clés de l’analyse des données quantitatives, illustrés par des exemples, et de séances de travaux pratiques (10 séances de 2 heures) dédiés à la mise en application des concepts abordés durant les cours via des exercices effectués ordinateur.

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Les étudiant·es seront évalué·es sur leur acquisition des connaissances à l’aide d’une évaluation continue comprenant trois tests certificatifs.

• Une première évaluation afin de faire le point sur l’acquis des connaissances sur les sources des données quantitatives ainsi que des méthodes d’analyses univariées et bivariées
• Une évaluation à mi-parcours en salle informatique sur les méthodes de régressions via l’utilisation d’un logiciel statistique (SPSS ou R)
• Une évaluation finale qui permettra de revenir sur les acquis précédemment évalués et de s’assurer de la bonne assimilation des savoirs sur les analyses factorielles via des exercices permettant de tester l’interprétation des résultats par les étudiant·es

En seconde session, l'évaluation se fait à une date unique et couvre l’ensemble du cours.

Autres infos

Ce cours s’inscrit dans le prolongement du cours de « Statistiques et éléments de probabilité » effectué en première année de bac. L’encadrement est effectué par une professeure qui assure les cours et une équipe d’assistant·es assure les travaux pratiques en salle informatique.

Ressources
en ligne

L'ensemble des ressources sont déposées au fur et à mesure sur Moodle.

Bibliographie

Bugeja-Bloch F., Couto M.-P., 2021, Les Méthodes quantitatives, Paris, France, Presses Universitaires de France, Que sais-je ?, 130 p. doi:
Masuy-Stroobant G., Costa R., 2013, Analyser les données en sciences sociales, P.I.E. Peter Lang, Bruxelles, Belgique, 304 p.

Faculté ou entité
en charge

> ESPO