DÉPARTEMENT DE SCIENCE POLITIQUE AUTOMNE 2011 UNIVERSITÉ LAVAL. POL7004A Analyse quantitative. Lundi 12h30-15h20 Local DKN-5418

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Bruno Gautier Beausoleil
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1 DÉPARTEMENT DE SCIENCE POLITIQUE AUTOMNE 2011 UNIVERSITÉ LAVAL Professeur : François Gélineau Disponibilité : sur rendez-vous Bureau : DKN 4403 Téléphone : #3073 Courriel : Francois.Gelineau@pol.ulaval.ca Objectifs : POL7004A Analyse quantitative Lundi 12h30-15h20 Local DKN-5418 Le cours propose un survol des principales techniques d analyse quantitative utilisées dans les recherches courantes en science politique. Le cours a pour objectif d offrir non seulement une présentation intuitive des concepts mathématiques qui sous-tendent les différentes techniques étudiées, mais surtout d en présenter les implications pratiques. La plus grande partie du cours sera ainsi destinée à l analyse de données en laboratoire. Pour ce faire nous utiliserons le logiciel Stata. Au terme du cours, les étudiant(e)s pourront comprendre et produire des analyses statistiques incluant la description univariée et multivariée, la régression linéaire simple et multiple, l analyse des séries chronologiques ainsi que la régression logistique binaire, multinomiale et ordonnée. Aucun cours de mathématiques ou de statistiques n est exigé comme pré-requis. Bien entendu, les étudiant(e)s qui auront suivi de tels cours au préalable auront plus de facilité à assimiler le contenu de la matière théorique. Pédagogie : Le cours présente un certain nombre d exposés magistraux mais il repose d abord et avant tout sur la mise en pratique des techniques d analyse étudiées. Chaque cours débutera par une brève intervention du professeur afin d introduire la matière qui sera suivie d une démonstration pratique, en laboratoire. Évaluation Les étudiant(e)s seront évalué(e)s sur la base des quatre éléments suivants : 1. Participation (10%) Chaque étudiant(e) devra prendre part aux activités de laboratoire. Pour ce faire, la présence en classe est impérative.

ca Objectifs : POL7004A Analyse quantitative Lundi 12h30-15h20 Local DKN-5418 Le cours propose un survol des principales techniques d analyse quantitative utilisées dans les recherches courantes en

2 2. Travaux pratiques (45%) Les étudiant(e)s devront démontrer leur compréhension des techniques apprises en classe. Pour ce faire, ils devront produire trois des quatre travaux pratiques identifiés ci-après (15% chacun). Les étudiant(e)s qui choisiront de compléter les quatre TP seront noté(e)s sur la base des trois meilleurs résultats. Les exigences précises de ces travaux seront présentées en classe. Ils porteront sur les thèmes suivants : a. TP #1 : Analyse descriptive à remettre le 3 octobre b. TP #2 : Régression linaire à remettre le 7 novembre c. TP #3 : Régression logistique binaire à remettre le 28 novembre d. TP #4 : Régression logistique multinomiale, logistique ordonnée ou série chronologique à remettre le 12 décembre 3. Travail long (45%) Chaque étudiant(e) devra contribuer à la préparation d un travail de recherche qui a pour but principal la vérification empirique d une proposition théorique. Au préalable, les étudiant(e)s devront remettre une proposition de recherche qui contient les éléments suivants : (1) présentation de la problématique, (2) brève recension de la littérature pertinente, (3) cadre théorique et hypothèses de travail, (4) identification de la base de données et (5) stratégie de vérification. a. (5%) Proposition de recherche [environ 1000 mots] 17 octobre b. (40%) Travail de recherche [environ 5000 mots] 16 décembre Les travaux pratiques ainsi que le travail long se feront en équipe de 2 ou 3 étudiant(e)s. Les équipes seront formées lors de la séance du 19 septembre. Tous les travaux seront évalués sur la base de leur qualité méthodologique, l originalité de leur contenu et la qualité de la langue. La pénalité imposée pour les retards dans la remise des travaux est de 5% par jour. Cette pénalité est calculée en déduisant 5% par jour de retard à la note obtenue pour le travail en question. 2

Les étudiant(e)s qui choisiront de compléter les quatre TP seront noté(e)s sur la base des trois meilleurs résultats. Les exigences précises de ces travaux seront présentées en classe.

3 Il est expressément interdit d obtenir une aide non autorisée d un(e) autre étudiant(e) ou d un tiers, d utiliser ou de consulter la copie d un(e) autre étudiant(e) ou d emprunter, en tout ou en partie, l œuvre d autrui ou des passages tirés de celle-ci sans les identifier comme citations ou en indiquer la source. Ouvrage de base (obligatoire) : 1. François Pétry et François Gélineau Guide pratique d introduction à la régression en sciences sociales. Deuxième édition revue et augmentée. Les Presses de l Université Laval. Ouvrages de référence (facultatifs) : 1. Michael S. Lewis-Beck Applied Regression. An Introduciton. Quantitative Applications in the Social Sciences. Sage University Press. [HA 33 Q1 22] Cet ouvrage est particulièrement utile pour comprendre la régression linéaire. Il est un excellent complément au manuel obligatoire. Une copie du texte a été placée à la réserve de droit et science politique de la bibliothèque. 2. Peter Kennedy A Guide to Econometrics. Fifth Edition. The MIT Press. [HB 139 K ] Ce livre est facultatif. Il est cependant recommandé comme manuel de référence, particulièrement pour les techniques avancées d analyse. Une copie du texte a été placée à la réserve de droit et science politique de la bibliothèque. 3. William Fox Statistiques sociales. Traduit de l anglais et adapté par Louis M. Imbeau. Les Presses du l Université Laval. [HA 29 F F] Ce manuel est facultatif. Il est fortement recommandé aux étudiant(e)s qui n ont jamais suivi de cours de statistiques au préalable. Le manuel est disponible pour achat aux Presses universitaires de l Université Laval. Une copie du texte a également été placée à la réserve de droit et science politique de la bibliothèque. 3

Guide pratique d introduction à la régression en sciences sociales. Deuxième édition revue et augmentée. Les Presses de l Université Laval. Ouvrages de référence (facultatifs) : 1. Michael S.

4 Logiciel de traitement des données utilisé : Le logiciel Stata est déjà installé sur tous les ordinateurs du laboratoire d enseignement informatique. Les étudiant(e)s n ont donc pas besoin d acheter une version personnelle du logiciel. Ceux et celles qui voudront se procurer le logiciel Stata pour l installer sur leur ordinateur personnel pourront le faire en visitant le site Web suivant : Stata Corporation offre plusieurs versions du logiciel ainsi qu une tarification réduite pour les étudiant(e)s de l Université Laval. Calendrier * identifie les lectures facultatives/complémentaires Semaine 1 Fête du travail pas de cours (5 septembre) Semaine 2 Introduction et présentation du plan de cours (12 septembre) Pétry et Gélineau, chapitre 1 Semaine 3 L analyse exploratoire univariée (19 septembre) Pétry et Gélineau, chapitre 2, pages Semaine 4 L approche confirmatoire et les tests d hypothèses (26 septembre) Pétry et Gélineau, chapitre 2, pages Semaine 5 La régression linéaire simple I (3 octobre) REMISE DU TP #1 Pétry et Gélineau, chapitre 3, pages *Lewis-Beck, pages 9-47 Semaine 6 Action de grâce pas de cours (10 octobre) Semaine 7 La régression linéaire simple II (17 octobre) REMISE DE LA PROPOSITION DE RECHERCHE Pétry et Gélineau, chapitre 3, pages Semaine 8 Régression linéaire multiple I (24 octobre) 4

Ceux et celles qui voudront se procurer le logiciel Stata pour l installer sur leur ordinateur personnel pourront le faire en visitant le site Web suivant : http://www.stata.

5 Pétry et Gélineau, chapitre 4, pages *Lewis-Beck, pages et Semaine 9 Semaine de lecture pas de cours (31 octobre) Semaine 10 Régression linéaire multiple II (7 novembre) REMISE DU TP #2 Pétry et Gélineau, chapitre 4, pages *Lewis-Beck, pages et Semaine 11 L analyse de régression logistique (14 novembre) Pétry et Gélineau, chapitre 6, pages Semaine 12 La régression logistique multinomiale et ordonnée (21 novembre) Pétry et Gélineau, chapitre 6, pages Semaine 13 Séries temporelles (28 novembre) REMISE DU TP #3 Pétry et Gélineau, chapitre 5 Semaine 14 Présentation des projets de recherche par les étudiants (5 décembre) Semaine 15 Présentation des projets de recherche par les étudiants (12 décembre) REMISE DU TP #4 (12 décembre) REMISE DU TRAVAIL LONG (16 décembre) 5