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Statistiques sociales avancées I

Descriptif

  • Ce cours de statistiques sociales avancées présente les statistiques multivariées et structurales appliquées fréquemment aux sciences sociales pour répondre à des questions de recherche causales. Il est appliqué à l'informatique et est scindé en deux parties pouvant correspondre à deux programmes (master1 et master2/doctorat). La partie I introduit à l'analyse causale en traitant des statistiques multivariées. Elle est constituée de 6 grosses leçons associées à autant de laboratoires sous forme de capsules vidéos. Cette partie du cours comprend une dizaine d'heures de vidéos. Avant d'aborder toute technique multivariée, un rappel est fait sur la technique bivariée qui la justifie.

  • Statistiques descriptives et inférentielles, introduction à l’analyse causale, analyse tabulaire multivariée, chi-carré et mesures d’association, analyse de variance factorielle, régression et corrélation linéaires multiples, régressions binaire et multinomiale, corrélation partielle. Application avec le logiciels SPSS pour le traitement et l'analyse des données quantitatives. 

  • Avertissement: Le matériel provient d'un cours de doctorat que j'ai dispensé tous les ans au département de psychoéducation de l'Université de Sherbrooke de 2018 à 2022.

Présentation du cours

  • L'enseignement et l'apprentissage des statistiques en sciences sociales

  • Philosophie pédagogique

  • Objectifs d'apprentissage & démarche pédagogique

Capsule vidéo: 23 mn

Leçon 1. Description et inférence statistique, analyse causale

Comment décrire les données d'échantillon en inférer les résultats, et procéder ultimement à l'analyse causale?

 

COURS THÉORIQUE

  • Rappel des concepts fondamentaux : statistiques et variables

  • Description statistique : tendance centrale et variation, distribution normale

  • Inférence statistique : estimation d’un paramètre et test d’hypothèse

  •  Introduction à l’analyse bimultivariée

  • Illustration et schématisation des modèles de causalité usuels :convergence, relation fallacieuse, médiation,
    modération, discrimination, structure latente

Description statistique (capsule vidéo 1): 31 mn

Inférence statistique (capsule vidéo 2): 33 mn

Analyse causale (capsule vidéo 3​): 29 mn

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LABO SPSS

  • Présentation du logiciel SPSS

  • Gérer un fichier de syntaxe

  • Distributions, mesures de tendance centrale et de variation

  • Estimer par intervalle de confiance une moyenne et une proportion

  • La barre d’erreur pour comparer des groupes

  • EXPLORER, RECODER, CALCULER, COMPTER une variable

  • Créer une variable selon une condition (IF)

  • Préparer les données en vue des analyses bi-multivariées

Capsule vidéo: 73 mn

Leçon 2.Analyse tabulaire bi-multivariée: chi-carré & mesures d'association

 

 

Comment procéder à l'analyse de tableaux multivariés en incluant une variable-contrôle qualitative dans une relation entre deux variables qualitatives?

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COURS THÉORIQUE

  • Analyse d’une relation entre deux variables qualitatives à l’aide d’un tableau croisé

  • Tester la signification statistique avec le chi-carré

  • Mesurer la signification réelle avec les mesures d’association 

  • Élaboration : introduction d’une variable-contrôle qualitative dans un tableau croisé

  • Mettre en pratique des modèles de causalité : explication, interprétation, spécification, dissimulation ?

Analyse tabulaire bivariée (Capsule vidéo 1) : 24 mn

Test du chi-deux et mesures d'association (Capsule vidéo 2) : 50 mn

Analyse de tableaux multivariés (Capsule vidéo 2) : 26 mn

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LABO SPSS

  • Configurer les sorties SPSS aux normes de présentation APA

  • Analyse tabulaire bivariée

  • Test du chi-carré sur des données de tableau croisé

  • Mesures d’association (V de Cramer, Gamma)

  • Analyse de tableaux multivariés : le modèle de spécification (modération)

  • Construction de tableaux partiels

  • Calcul du Gamma partiel

  • Mise en pratique d’autres modèles de causalité

  • Présenter les résultats sous forme schématique, tabulaire et textuelle 

Capsule vidéo: 53 mn

Leçon 3. Comparaison de moyennes : test t, ANOVA, ANOVA factorielle

 

 

Comment procéder à la comparaison de moyennes pour une relation entre une VI qualitative et une VD quantitative, tout en contrôlant pour l'effet d'une variable qualitative?

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COURS THÉORIQUE

  • Test t pour la comparaison de deux moyennes de groupes

  • Test ANOVA pour la comparaison de trois moyennes de groupes ou plus

  • ANOVA factorielle pour tester un effet d’interaction (modération) et des effets principaux

  • Modèles de courbes des moyennes

  • ANOVA factorielle Vs Analyse de covariance (ANCOVA)

  • Comparaison de moyennes pour des mesures répétées

Test t de Student (Capsule vidéo 1) : 35 mn

Test F d'ANOVA (Capsule vidéo 2) : 27 mn

ANOVA factorielle (Capsule vidéo 3): 42 mn

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LABO SPSS

  • Diagramme et tableau des moyennes 

  • EXPLORER pour évaluer la normalité d’une variable quantitative au sein de groupes

  • Test t, ANOVA, & êta-carré

  • Le test de Levene pour vérifier le postulat d’homoscédasticité

  • Analyse d’un effet d’interaction à l’aide de la courbe des moyennes

  • ANOVA à deux facteurs, & êta-carré partiel 

  • Test t pairé, ANOVA à mesures répétées, & ANOVA mixte

  • Présenter les résultats sous forme schématique, tabulaire et textuelle

Capsule vidéo 1 (Comparaison de moyennes de groupes) : 82 mn

Capsule vidéo 2 (Comparaison de moyennes pour mesures répétées) : 52 mn

Leçon 4. Régression & corrélation linéaires multiples

 

 

Comment estimer un modèle de régression linéaire (VD quantitative) en incluant plusieurs prédicteurs de nature quantitative ou qualitatives?

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COURS THÉORIQUE

  • Régression linéaire simple pour une relation entre deux variables quantitatives

  • Corrélation linéaire simple et matrice de corrélation

  • Régression linéaire avec une variable indépendante (VI) qualitative et parallèle avec l’ANOVA

  • Régression multiple comme extension de la régression simple (convergence)

  • Méthodes d’entrée des prédicteurs : standard, hiérarchique, pas à pas

  • Postulats ou conditions d’application

Régression & corrélation linéaires bivariées (Capsule vidéo 1): 53 mn

Régression avec prédicteur qualitatif (Capsule vidéo 1) : 19 mn

Régression & corrélation multivariées (Capsule vidéo 2) : 34 mn

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LABO SPSS

  • Diagramme de dispersion

  • Régression et corrélation linéaires simples

  • Créer des variables factices dichotomiques et les inclure dans une régression simple

  • Construire une matrice de corrélations linéaires et gérer les données manquantes

  • Régression linéaire multiple : le modèle de convergence

  • Vérifier la multicollinéairité

  • Diagnostic d’un modèle de régression: analyse des résidus

  • Présenter les résultats sous forme schématique, tabulaire et textuelle

Capsule vidéo: 70 mn

Leçon 5. Régression logistique, binaire et multinomiale

 

 

Comment estimer le modèle de régression logistique binaire (VD qualitative dichotomique) et multinomiale (VD qualitative non dichotomique) en incluant plusieurs prédicteurs de nature quantitative ou qualitatives?

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COURS THÉORIQUE

  • Parallèle entre régression linéaire et régression logistique binaire

  • Quels liens entre probabilité, cote et logit ?

  • Régression binaire pour une variable dépendante (VD) dichotomique

  • Extension du modèle simple au modèle de régression binaire multiple (discrimination)

  • Régression binaire vs régression multinomiale

  • Régression multinomiale pour une VD qualitative à trois catégories ou plus

  • Extension du modèle simple au modèle de régression multinomiale multiple (discrimination)

Régression logistique binaire (Capsule vidéo 1) : 60 mn

Régression logistique multinomiale (Capsule vidéo 2) : 35 mn

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LABO SPSS

  • Analyse tabulaire bivariée et régression logistique binaire : le rapport de cotes

  • Calculer des probabilités prédites

  • Taux de classement, sensibilité et spécificité

  • La régression logistique binaire multiple : le modèle de discrimination

  • Test d’ajustement de Hosmer-Lemeshow

  • Analyse tabulaire bivariée et régression multinomiale : le rapport de cotes

  • La régression multinomiale multiple : le modèle de discrimination

  • Présenter les résultats sous forme schématique, tabulaire et textuelle

Capsule vidéo: 72 mn

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