MÉTHODES STATISTIQUES D ÉVALUATION II

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1 PLAN DE COURS ENP7138 MÉTHODES STATISTIQUES D ÉVALUATION II Frédérick Philippe Chargé de cours Région : Montréal Session : Hiver 2011

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3 Coordonnées HIVER 2011 Chargé de cours Frédérick Philippe Département de psychologie McGill University Courriel : Portions théoriques de 9 h - 11 h Portions pratiques de 11 h - 13 h (à confirmer) Site du cours : Description du cours : Ce cours est axé sur l analyse multivariée de données d évaluation. Corrélation et régression, incluant analyses de médiation et de modération, analyse de covariance et analyse de variance multivariée et analyse discriminante. Acquisition de connaissances pratiques à l aide du logiciel SPSS. L application des connaissances théoriques est essentielle dans ce cours. De plus, la capacité à lire l anglais est un préalable. Compétences à développer : Le cours vise à préparer les étudiants 1 à l'utilisation et à l'interprétation des analyses quantitatives en développant les compétences suivantes : 1 re compétence : Utiliser des analyses quantitatives de façon appropriée afin de répondre à une question théorique, une problématique ou à des besoins spécifiques portant sur l évaluation d un programme. - Identifier les analyses quantitatives appropriées à des situations données. - Effectuer les différentes analyses quantitatives afin de répondre correctement aux besoins d une évaluation. 2 e compétence : Interpréter de façon critique les résultats d'analyses quantitatives afin d'acquérir, mais aussi d évaluer, les conclusions à tirer dans les rapports d évaluation. - Dégager les implications théoriques des résultats statistiques et les interventions à recommander. - Identifier les limites et les facteurs influençant les résultats des différentes analyses (p. ex. : la taille de l'échantillon, l hétérogénéité de la variance) et interpréter les résultats en conséquence. 3 e compétence : Utiliser un logiciel statistique (SPSS) afin de mettre en application les concepts appris dans le cadre du cours, et ainsi acquérir de l expérience pratique d'analyse de données. - Préparer et analyser une banque de données à l'aide d'un logiciel statistique (SPSS). - Évaluer et comprendre la portée des choix du chercheur/évaluateur sur les résultats obtenus. 1 Dans le présent document, le générique masculin est utilisé sans aucune discrimination et uniquement dans le but d'alléger le texte. 3

4 Déroulement du cours : Présence en classe Évaluations -Exposés magistraux -Travaux pratiques : 50 % À l'intérieur de ces exposés, la logique des différentes analyses sera présentée. Une attention particulière sera accordée aux différents facteurs influençant les résultats des différentes analyses. Une explication détaillée de la façon de faire et d interpréter ces analyses sera aussi présentée. -Examen en laboratoire : 50 % -Laboratoires Les laboratoires auront pour but d'utiliser les connaissances acquises afin d effectuer les analyses statistiques appropriées pour répondre à différentes questions d évaluation. Le logiciel SPSS sera utilisé. Livre obligatoire : Meyers, L. S., Gamst, G., & Guarino, A. J. (2006) Applied multivariate research. Thousand Oaks, CA : SAGE Publications Livres pouvant être consultés : -Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3 rd Ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications. -Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5e Ed.). Boston, MA: Allyn & Bacon. -Stevens, J. P. (2009). Applied multivariate statistics for the social sciences (5 e éd). New York: Routledge Academic. Évaluation L'évaluation portera sur - Travaux pratiques en laboratoire (50 %) - et un examen en laboratoire final (50 %). Pour les travaux pratiques, chaque semaine la moitié du cours aura lieu en laboratoire. Vous aurez alors l occasion de mettre à l épreuve vos apprentissages théoriques de la journée à l aide d un logiciel statistique. Un exemple sera présenté et vous aurez alors à compléter un exercice sur une base de données qui sera mise à votre disposition. Le but de ces travaux est d apprendre (essais-erreurs) à vous servir du logiciel SPSS, afin d exécuter correctement 4

5 certaines analyses et non d avoir la bonne réponse du premier coup. Chaque travail pratique prendra une valeur entre 5 et 10 %. Pour l examen final en laboratoire, il s'agit d analyser une banque de données et de répondre à certaines questions précises la concernant. La bonne maîtrise de la langue française est essentielle à tout rapport d évaluation rédigé en français. À cet effet, pour tous les travaux pratiques, des points peuvent être retirés si la qualité du français écrit est jugée inadéquate, et ce, jusqu à concurrence de 20 % de la note. Par souci d équité envers le groupe, aucun retard dans la remise des travaux ne sera permis. Le cas échéant, une pénalité de 10 % par jour de calendrier sera applicable. Remise des travaux de session Veuillez noter qu'il ne sera plus possible de récupérer les travaux de session au secrétariat ou à la réception de l'enap. Les étudiants qui souhaitent récupérer un travail de session doivent fournir une enveloppe suffisamment préaffranchie avec la remise du travail de session, selon les modalités établies par l enseignant. 5

6 Programme du cours ENP7138 Date Contenu Laboratoires 1 14 janvier Introduction, mise en contexte et révision de concepts de base janvier Cours de mise à niveau (distribution d échantillonnage, tests d hypothèse, tests t et F) janvier Corrélations et régression linéaire février Régression multiple février Autres modèles de Régression février Analyse de Médiation février Analyse de Modération mars SEMAINE DE LECTURE 9 11 mars ANCOVA mars MANOVA et ses postulats et introduction à la corrélation canonique mars Analyse discriminante avril Examen final en Laboratoire 6

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