Enquête sur l'usage et le non-usage des TIC dans l'enseignement à l'UGB.
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Introduction aux statistiques sociales II
Descriptif du cours
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Ce cours d'introduction aux statistiques sociales présente les méthodes, techniques et procédures statistiques de base appliquées aux sciences sociales, de façon à amener les étudiant-e-s à pouvoir répondre à des questions de recherche descriptives et relationnelles. Il est appliqué à l'informatique et est scindé en deux parties pouvant correspondre à deux programmes (L2 et L3). Ici, la partie II traite des statistiques inférentielles. Elle est constituée de 5 leçons associées à autant de laboratoires sous forme de capsules vidéos. Cette partie du cours comprend une dizaine d'heures de vidéos.
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Introduction à l'inférence statistique, test chi-carré, test t, ANOVA, corrélation et régression. Application avec les logiciels Excel et SPSS pour le traitement et l'analyse des données quantitatives.
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Avertissement: Le matériel provient d'un cours que je dispense à l'Université de Montréal depuis 2011.
Leçon 7. Introduction à l'inférence statistique
Comment inférer à une population les résultats obtenus sur un échantillon en calculant la marge d'erreur et l'intervalle de confiance?
COURS THÉORIQUE
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Situations de recherche et conditions d’application de l’inférence statistique
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Distinction entre échantillonnage aléatoire et échantillonnage empirique
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Intelligence de l’inférence statistique : la distribution (théorie) d’échantillonnage
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Estimation d’une moyenne et proportion d’une population (paramètres) à l’aide de la marge d’erreur et de l’intervalle de confiance
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Logique des tests de validation d’hypothèses
LABO EXCEL
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À l’aide du tableur Excel, calculer l’erreur-type, la marge d’erreur et l’intervalle de confiance d’une statistique, les représenter graphiquement par la barre d’erreur afin de comparer des groupes eu égard à une variable quantitative.
LABO SPSS
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À l’aide du logiciel statistique SPSS, calculer l’erreur-type, la marge d’erreur et l’intervalle de confiance d’une statistique, les représenter graphiquement par la barre d’erreur afin de comparer des groupes. Éliminer des valeurs aberrantes par le biais de la sélection d’observations ou du recodage d’une variable, utiliser la syntaxe pour exécuter des instructions complexes avec SPSS. Lire et interpréter les sorties SPSS, présenter les résultats sous forme textuelle et dans des tableaux publiables à l’aide du logiciel Word.
Leçon 8. Test du chi-carré
Comment approfondir un tableau croisé à l'aide du test du chi-carré de façon à tester une relation entre deux variables qualitatives?
COURS THÉORIQUE
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Situations de recherche et conditions d’application du test du chi-carré
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Intelligence du chi-carré : simulation pour calculer les fréquences théoriques et comparaison avec les fréquences observées
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Test du chi-carré sur des données de tableaux bivariés pour établir la signification statistique d’une relation entre deux variables qualitatives
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Les mesures d’association pour établir la signification réelle et la direction d’une relation : Coefficient de contingence, V de Cramer et Gamma
LABO EXCEL
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À l’aide du tableur Excel, construire une table statistique du chi-carré, établir et visualiser une relation entre deux variables qualitatives au moyen des tableaux croisés et diagrammes en barres groupées ou divisées, tester sa signification statistique (chi-carré) et mesurer sa signification réelle (V de Cramer)
LABO SPSS
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À l’aide du logiciel SPSS, établir et visualiser une relation au moyen des tableaux croisés et diagrammes en barres groupées ou divisées, tester sa signification statistique (chi-carré) et mesurer sa signification réelle (V de Cramer) et direction (Gamma). Lire et interpréter les résultats en termes de signification statistique et réelle ainsi que du point de vue sociologique. Présenter les résultats sous forme textuelle et dans des tableaux publiables à l’aide du logiciel Word.
Leçon 9. Comparaison de deux moyennes: test t de Student
Comment approfondir un tableau des moyennes de façon à tester une relation entre une VI dichotomique et une VD quantitative?
COURS THÉORIQUE
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Situations de recherche et conditions d’application du test t de Student
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Tableau et diagramme des moyennes pour une relation entre une variable indépendante (VI) qualitative binaire et une variable dépendante (VD) quantitative
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Intelligence du test de comparaison de deux moyennes : la différence observée et son erreur-type
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Calcul et interprétation du test t en termes de signification statistique
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Interprétation de l’êta-carré et du D de Cohen comme mesure d’association (signification réelle)
LABO EXCEL
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À l’aide d’Excel, construire une table statistique du t de Student, construire et interpréter des tableaux et diagrammes de moyennes illustrant la différence entre deux moyennes, tester cette différence au moyen du test t de Student, et en mesurer l’intensité au moyen de l’êta-carré.
LABO SPSS
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À l’aide de SPSS, construire des tableaux et diagrammes de moyennes ainsi que des diagrammes en boîtes juxtaposées, tester cette différence au moyen du test t de Student, et en mesurer l’intensité au moyen de l’êta-carré. Lire et interpréter les résultats obtenus en termes de signification statistique et réelle ainsi que du point de vue sociologique. Présenter les résultats sous forme textuelle et dans des tableaux publiables à l’aide du logiciel Word.
Leçon 10. Comparaison de trois moyennes ou plus: test F D'ANOVA
Comment approfondir un tableau des moyennes de façon à tester une relation entre une VI qualitative non dichotomique et une VD quantitative?
COURS THÉORIQUE
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Situations de recherche et conditions d’application du test F d’ANOVA
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Tableau et diagramme des moyennes pour une relation entre une VI qualitative non dichotomique et une VD quantitative
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Intelligence du test de comparaison de trois moyennes ou plus : la variation intergroupes et la variation intragroupes
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Calcul et interprétation du test F en termes de signification statistique
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Interprétation de l’êta-carré comme mesure d’association (signification réelle)
LABO EXCEL
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À l’aide d’Excel, créer une table statistique du F d’ANOVA, construire et interpréter des tableaux et diagrammes de moyennes illustrant des différences entre trois moyennes ou plus, tester ces différences au moyen de l’ANOVA, en mesurer l’intensité au moyen de l’êta-carré
LABO SPSS
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À l’aide de SPSS, construire des tableaux et diagrammes de moyennes ainsi que des diagrammes en boîtes juxtaposées , tester ces différences au moyen de l’ANOVA, en mesurer l’intensité au moyen de l’êta-carré. À l’aide de SPSS, déterminer les sources des différences au moyen des tests post hoc de comparaisons multiples (LSD, Bonferroni, Scheffe). Lire et interpréter les résultats obtenus en termes de signification statistique et réelle ainsi que du point de vue sociologique. Présenter les résultats sous forme textuelle et dans des tableaux publiables à l’aide du logiciel Word.
Leçon 11. Régression et corrélation linéaires
Comment approfondir l'analyse d'un diagramme de dispersion de façon à tester une relation entre deux variables quantitatives?
COURS THÉORIQUE
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Situations de recherche et conditions d’application
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Diagramme de dispersion pour un lien entre deux variables quantitatives
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Intelligence de la modélisation linéaire : la droite et l’équation de régression
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Calcul et interprétation de la constante et du coefficient de régression
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Prédiction du score d’une VD connaissant le score d’une VI pour un cas
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Calcul et interprétation du coefficient de corrélation et de son carré comme mesure d’association, test de signification statistique de la corrélation
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Matrice de corrélations et diagnostic de régression
LABO EXCEL
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À l’aide d’Excel, construire et interpréter des diagrammes de dispersion mettant en relation deux variables quantitatives, calculer le coefficient de corrélation linéaire et tester sa signification statistique à l’aide du test F, calculer l’équation de régression linéaire, procéder à la prédiction.
LABO SPSS
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À l’aide de SPSS, construire des diagrammes de dispersion, calculer le coefficient de corrélation linéaire et tester sa signification statistique, calculer l’équation de régression linéaire, procéder à la prédiction et au diagnostic du modèle de régression, construire une matrice de corrélations. Lire et interpréter les résultats en termes de prédiction, de signification statistique et réelle, ainsi que du point de vue sociologique. Présenter les résultats sous forme textuelle et dans des tableaux publiables à l’aide du logiciel Word.