année académique
2020-2021
La crise sanitaire liée à la propagation du Covid-19 constitue un motif de force majeure conduisant l'Université à devoir adapter dans certains cas les modalités d'organisation des évaluations des unités d'enseignement; ces nouvelles modalités seront communiquées aux étudiants via les circuits d'information usuels pour le 4 décembre 2020.

Titulaire(s) du cours

Dirk JACOBS (Coordonnateur)

Crédits ECTS

5

Langue(s) d'enseignement

français

Contenu du cours

  • Analyse factorielle exploratoire: analyse des composantes principales (ACP) - Analyse factorielle confirmatoire : analyse de facteur principal (AF) - Classification (cluster analysis) - Régression linéaire multiple - Analyse de coefficients de direction (avec et sans prise en compte d’erreur de mesurage) - Régression logistique : le cas d’une variable dépendante dichotomique - Analyse de variance et analyse de covariance - Analyse log-linéaire

Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)

Ce cours vise à familiariser l’étudiant(e) avec les principes d'usage de quelques méthodes importantes d’analyse quantitative en sciences sociales. Le cours ne se focalise pas tellement sur les procédures mathématiques des méthodes statistiques mais on assume néanmoins une connaissance intuitive. Le cours s’oriente entièrement vers l’utilisation de ces méthodes dans la pratique journalière de la recherche quantitative appliquée aux sciences sociales. Il vise à amener les étudiant(e)s à être en mesure de choisir les procédures appropriées ainsi qu’à les exécuter et à les interpréter.

Pré-Requis

Cours ayant celui-ci comme pré-requis

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

Cours ex cathedra & exercices collectifs

Contribution au profil d'enseignement

Analyse quantitative en sciences sociales à un niveau plutôt avancé. Il faut avoir suivi au moins deux cours de statistiques de base. Une bonne maîtrise préalable des notions et techniques statistiques de base (inférence, variance, interval de confiance, erreur type, corrélation, régression, etc.) est absolument indispensable.

Références, bibliographie et lectures recommandées

Cramer, D. (2003) Advanced Quantitative Data Analysis. Open University Press. Berkshire : MacGraw -Hill Education. ISBN 0335 20059 1.

Autres renseignements

Contacts

dirk.jacobs@ulb.ac.be (Professeur)

mogiladi@ulb.ac.be (assistante)

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

  • Autre

Examen oral et travail écrit

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

Examen oral (3/4 pts) et travail écrit (1/4 pts)

Langue(s) d'évaluation

  • français

Programmes