Analyse statistique appliquée SOC 3542A. El Hadj Touré Automne 2010 PLAN DE COURS

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1 Faculté des sciences sociales Sociologie et anthropologie Faculty of Social Sciences Sociology and Anthropology Analyse statistique appliquée SOC 3542A El Hadj Touré Automne 2010 PLAN DE COURS Horaire du cours :, 16:00-17:30, 14:30-16:00 Édifice Morisset, salle 256 Disponibilité du professeur : Jeudi, 10 h à 11 h, 11 h à 12 h Bureau : Édifice Desmarais, pièce 8113 Téléphone : , poste 1316 Courrier électronique : etoure@uottawa.ca Toute question envoyée par courriel devrait recevoir une réponse dans un délai de deux jours ouvrables ou au prochain cours s il a lieu dans les 48 heures suivant la réception du courriel. Notez que le professeur se réserve le droit de ne pas répondre à un courriel si le niveau de langage n est pas adéquat. DESCRIPTION OFFICIELLE DU COURS Processus de développement d une recherche quantitative. Survol des principes statistiques sous-jacents à la construction de questionnaire, à la collecte des données et aux techniques d échantillonnage. Traitement statistique des données : analyse descriptive, analyse des relations bivariées et de la causalité. Introduction à la notion d'inférence. Apprentissage d'un logiciel statistique. OBJECTIFS GÉNÉRAUX DU COURS De façon générale, le présent cours s attache à initier les étudiant-e-s aux enjeux théoriques et méthodologiques de même qu aux opérations statistiques qui président à l analyse de données quantitatives. Pour ce faire, il consiste à : a) développer, chez eux, les aptitudes nécessaires à la critique méthodique de travaux de recherche faisant appel à la méthodologie quantitative;

2 b) les amener à maîtriser les techniques statistiques usuelles dans les sciences sociales en matière de collecte, d analyse et d interprétation des résultats; c) rendre les étudiant-e-s aptes à utiliser des outils informatiques d analyse statistique en appliquant des méthodes connues à des problèmes sociaux. OBJECTIFS SPÉCIFIQUES De façon plus spécifique, les étudiant-e-s seront en mesure de : 1) Connaître les étapes subjacentes au cheminement d une recherche quantitative; 2) Administrer un questionnaire selon un mode d échantillonnage idoine et savoir se servir d une base de données secondaires; 3) Décrire un ensemble de données en faisant recours à des mesures, tableaux, graphiques et diagrammes appropriés (analyses univariées); 4) Établir des relations entre deux variables en utilisant des mesures adéquates (analyses bivariées); 5) Savoir utiliser les tests d hypothèse les plus courants en sciences sociales et comprendre la notion d inférence statistique; 6) Être en mesure d effectuer la plupart de ces analyses à l aide du logiciel SPSS surtout et du logiciel Excel incidemment. MÉTHODES PÉDAGOGIQUES Dans le but d atteindre les objectifs susmentionnés, il importe d adopter une approche pédagogique traduisant le cheminement à suivre dans ce cours. La première méthode est d ordre théorique. Elle repose sur des présentations PowerPoint du professeur. Sans tomber dans le piège du formalisme mathématique outrancier, le cours magistral porte sur des matières dont la maîtrise permettra aux étudiant-e-s de mener aisément des analyses statistiques. De nature pratique, la deuxième méthode consiste à mettre en application les connaissances acquises. À cet effet, nous proposerons aux étudiant-e-s des exercices et les initierons à l utilisation de SPSS et d Excel. Ils pourront ainsi se familiariser avec ces logiciels et s en servir dans le traitement de cas pratiques. Au fond, ces deux démarches demeurent complémentaires et interdépendantes. Complémentaires en ce sens que la mise en application des connaissances s avère nécessaire pour rendre les étudiant-e-s aptes à manier des statistiques sociales dans le cadre de leur recherche. Interdépendantes puisque la formule pédagogique adoptée à chaque rencontre consiste en un exposé formel illustré par divers exercices. MODALITÉS D ÉVALUATION Cinq travaux seront proposés aux étudiant-e-s tout au long de ce cours. Réalisés individuellement ou tout au plus en équipe de deux, ces travaux seront remis au professeur dans la salle de cours après deux semaines, conformément à la programmation sur le calendrier. Les quatre meilleures notes seront retenues.

3 Un travail d analyse statistique appliquée devra être réalisé sous forme d examen-maison. Les étudiants peuvent mener ce travail en conformité avec le projet de recherche qu ils sont censés élaborer et remettre dès la troisième semaine de cours. Les données à analyser peuvent relever de sources primaires ou secondaires. Un examen final sera organisé. Ces composantes de l évaluation feront l objet d une pondération : Item Pondération 4 travaux pratiques 40% Examen de mi-session (travail d analyse) 25% Examen final 35% Total 100% La note finale attribuée à chaque étudiant(e) résulte donc de la moyenne pondérée des notes d examen et de celles issues des travaux. La notation suit les règles suivantes : Note alpha Échelle des % Valeur numérique Définition A % 10 Exceptionnel A % 9 Excellent A % 8 Excellent B % 7 Très bon B % 6 Très bon C % 5 Bon C % 4 Bon D % 3 Passable D % 2 Passable E % 1 Échec F 0-39 % 0 Échec EIN Échec/Incomplet 0 Échec ABS Absent 0 Échec NNR Note non-disponible Politique concernant la présence en classe, la qualité de la langue et les retards dans la remise des travaux La présence en classe est nécessaire pour bien réussir le cours. Vous serez jugés sur la qualité de la langue, alors prenez les moyens nécessaires pour éviter les fautes d orthographes, de syntaxe, de ponctuation, d impropriété des termes, etc. Vous pouvez être pénalisés à 5 % de la note du travail en question. Aucun retard dans la remise des travaux ne sera toléré, à moins de maladie ou autre raison sérieuse acceptée par le professeur. Les retards non autorisés seront pénalisés. Une pénalité de 10 % de la note du travail en question sera appliquée par jour de retard, sauf sur présentation de note du médecin. Le règlement universitaire prévoit que l'absence à un examen ou le retard dans la remise des travaux pour cause de maladie doit

4 être justifié au professeur par l obtention d'un certificat médical conforme. L absence pour toute autre raison sérieuse doit être justifiée par écrit, aux secrétariats scolaires de la Faculté, dans les cinq jours ouvrables qui suivent la date de l examen ou de la remise d un travail. La Faculté se réserve le droit d accepter ou de refuser la raison avancée. Les raisons telles que les voyages, le travail ou toutes erreurs commises dans la lecture de l horaire des examens ne sont pas acceptables. En cas de maladies ou malaises, les certificats médicaux sont acceptés. Par contre, la faculté qui a besoin de renseignements supplémentaires concernant un certificat médical ou qui désire faire vérifier l authenticité d un certificat médical doit l envoyer au Service de santé de l université d Ottawa (situé au 100 Marie-Curie). Chaque jour de retard entraîne une pénalité de 5% (les fins de semaine n étant pas chômées). Ceci vaut également pour les travaux qui seraient envoyés par courriel et, dans ce cas-ci, l heure de réception du courriel par le destinataire est garante de l heure de remise. Nous vous conseillons d aviser votre professeur le plus tôt possible si une fête religieuse ou un événement religieux force votre absence lors d une évaluation. DÉROULEMENT DU COURS Sous réserve de modification durant la session, le calendrier des rencontres et le contenu du cours sont ainsi libellés : 8 sept. Semaine 1 Présentation du cours et des modalités d évaluation Mise en contexte et discussion sur le cours 10 sept. Cheminement d une recherche quantitative (sujet, problématique, modèle d analyse, techniques de collecte et d analyse des données, critères d interprétation des résultats) Travail 1 à faire : élaboration du projet de recherche Semaine 2 15 sept. Introduction aux statistiques, variables et échelles de mesure 17 sept. Introduction au logiciel SPSS (démarrage, aperçu de l affichage des variables et de l éditeur de données, saisie, manipulation et sauvegarde des données, récupération de fichiers, changement des options) Semaine 3 22 sept. Décrire les données : Distribution de fréquences et de pourcentages (tableaux, graphiques et diagrammes) 24 sept. Dépouillement des données selon une distribution de fréquences/pourcentages, représentation visuelle avec SPSS et MS Excel

5 (transfert de données d Excel vers SPSS et vice versa) et sauvegarde des résultats Dépôt du travail 1 Travail 2 à faire : Variables et distribution de fréquences/pourcentages Semaine 4 29 sept. Décrire les données : Mesures de tendance centrale (mode, médiane, moyenne) 1 oct. importer une base de données dans SPSS, donner un aperçu visuel des données avant de faire exécuter des calculs basés sur les mesures de tendance centrale, trier et subdiviser des données, exclure les données manquantes. Travail d analyse à faire : Réalisation concrète du projet de recherche Semaine 5 6 oct. Décrire les données : Mesures de dispersion (étendue, variance, écarttype, scores standardisés, courbe normale) 8 oct. importer une base de données statistique dans SPSS, faire exécuter des calculs basés sur les mesures de dispersion, sélectionner des observations, construire une échelle d attitude Dépôt du travail 2 Travail 3 à faire : Mesures de tendance centrale et de dispersion Semaine 6 13 oct. Associer deux variables : Analyse des tableaux croisés (tableau de contingence) 15 oct. effectuer des croisements entre deux variables avec SPSS et Excel, lire et analyser les tableaux ainsi croisés en termes d intensité et de direction de la relation ; représenter graphiquement ces tableaux bivariés. Semaine 7 20 oct. Introduction à la notion d inférence statistique : estimation et tests d hypothèse 22 oct. Transformer des variables avec SPSS en vue d effectuer des mesures, dont les tests d hypothèse; traiter les valeurs manquantes Dépôt du travail 3 27 oct. à vendredi 29 oct. Semaine 8 Période d étude (du 24 au 30 octobre)

6 Semaine 9 3 nov. Inférence au sujet de proportions : Analyse des relations statistiques pour des données de tableaux croisés (Tests du chi-carré, de contingence, de Cramer et du Phi) 5 nov. Tester la significativité et la force de la relation entre deux variables qualitatives avec SPSS, lire et analyser les résultats ainsi obtenus Travail 4 à faire : analyse des tableaux croisés et tests d association Semaine nov. Inférence au sujet de deux moyennes : test t de Student, test t de Weilh et test t pairé 12 nov. Construire et interpréter un diagramme en boîtes, tester la différence entre deux moyennes à l aide des divers tests t avec SPSS, lire et interpréter les résultats ainsi obtenus en termes de signification Semaine nov. Inférence au sujet de trois moyennes et plus : analyse de variance (ANOVA) 19 nov. Tester la différence entre trois moyennes et plus à l aide de l ANOVA, lire et interpréter les résultats ainsi obtenus en termes de signification Dépôt du travail 4 Travail 5 à faire : Inférence au sujet de deux moyennes et de plus de deux moyennes Semaine nov. Analyse de régression et de corrélation 26 nov. Créer un diagramme de dispersion mettant en relation deux variables métriques et l interpréter, tester cette relation et calculer une droite de régression avec SPSS 1 déc. Semaine 13 Révision : vue d ensemble sur les tests statistiques (chi-carré, contingence, Test T, Anova, régression, corrélation) et explication sur l examen final Dépôt du travail 5 Dépôt du travail d analyse 3 déc. Tester l association entre variables selon le test approprié à l aide du logiciel SPSS et incidemment d Excel Période du 9 au 22 décembre Examen final : analyses univariées et bivariées

7 DOCUMENTATION Les étudiant-e-s ont la possibilité de télécharger les notes de cours, sous forme de diapositives, ainsi que les applications effectuées en classe et en laboratoire. À cet effet, ils doivent se rendre au site web du cours. Certes, les notes de cours résument l essentiel de la partie théorique du cours. Mais, elles n en fournissent pas le contenu intégral, le style télégraphique étant utilisé à bien des égards pour la présentation. Par conséquent, les étudiant-e-s sont invité-e-s à assister au cours, à réaliser les séries d exercices qui leur sont proposées, à procéder aux lectures obligatoires et complémentaires avant chaque rencontre. BIBLIOGRAPHIE Volume de référence (obligatoire) Fox, William (1999). Statistiques sociales, Québec, Les Presses de l Université Laval (Traduction de Social Statistics, 3 e édition, par Louis M. Imbeau) Volumes complémentaires (optionnels) Antonius, R. (2003). Interpreting Quantitative Data with SPSS, London : SAGE. Glass, G.V. & K.D. Hopkins (1996). Statistical methods in education and psychology, Third edition, Allyn and Bacon : Needham Heights. Howell, D.C. (2008). Méthodes statistiques en sciences humaines (Traduction de l'anglais). Bruxelles : de Boeck. Lamoureux, A. (2003). Recherche et méthodologie en sciences humaines, Québec : Beauchemin. Simard, C. (2008). Méthodes quantitatives. Approche pédagogique progressive pour les sciences humaines. 4 e édition. Sweet, K.A., Karen G.-M. (2008). Data Analysis with SPSS, Third edition, Allyn and Bacon Tremblay, A. (1991). Sondages histoire, pratique et analyse, Boucherville : Gaëtan Morin éditeur.

8 Des ressources pour vous Centre de mentorat de la Faculté Le centre de mentorat de la Faculté des sciences sociales a comme objectif de prêter main-forte tant au point de vue scolaire que personnel aux étudiantes et étudiants de tous les programmes d'études de la Faculté, peu importe où ils en sont dans leurs programmes d'études. Les raisons pour rencontrer un mentor sont diverses : échanger avec un étudiant qui en est à sa 3e ou 4e année d'études, avoir plus d'informations sur les programmes et services offerts à l'université d'ottawa, ou tout simplement améliorer ses méthodes d'étude (gestion du temps, prise de notes, préparation aux examens, etc.). Le centre de mentorat est un lieu d'échanges sur les méthodes d'études et la vie à l'université. Et les mentors sont des étudiantes et étudiants d'expérience, formés pour répondre adéquatement à vos questions. Centre d aide à la rédaction des travaux universitaires - Au Cartu, vous apprendrez à comprendre et corriger vos erreurs et à bien rédiger de façon autonome. En travaillant avec nos conseillers en rédaction, vous pourrez acquérir les compétences dont vous avez besoin pour : - maîtriser la langue écrite de votre choix - améliorer votre réflexion critique - développer vos habiletés d argumentation - connaître tout ce qu il faut savoir sur la rédaction universitaire Service des carrières - Le Service des carrières vous offre une variété de services ainsi qu'un programme de développement de carrière qui vous permettent de reconnaître et de mettre en valeur les compétences dont vous aurez besoin pour votre transition sur le marché du travail. Service de Counselling - Le Service de counselling et de développement personnel peut vous rendre service de plusieurs façons. Nous offrons les types de counselling suivants : - counselling personnel - counselling de carrière - counselling en méthodes d'étude Service d accès - L'Université d'ottawa a toujours tenté de répondre aux besoins des étudiants ayant un handicap ou un trouble d'apprentissage. Dès 1985, elle mettait en place des soutiens conçus pour aider ces étudiants à réaliser leur plein potentiel tout au long de leurs études universitaires. Un grand choix de services et de ressources leur est offert avec expertise, professionnalisme et confidentialité. Centre de ressources pour étudiants - Les centres de ressources pour étudiants ont comme objectifs de répondre à une foule de besoins variés. Consultez la liste des centres.

9 Attention à la fraude scolaire! La fraude scolaire est un acte commis par une étudiante ou un étudiant et qui peut fausser l évaluation scolaire (c est-à-dire les travaux, tests, examens, etc.). Elle n est pas tolérée par l Université. Toute personne trouvée coupable de fraude est passible de sanctions sévères. Voici quelques exemples de fraude scolaire : Plagier ou tricher de quelque façon que ce soit; Présenter des données de recherche qui ont été falsifiées; Remettre un travail dont vous n êtes pas, en tout ou en partie, l auteur; Présenter, sans autorisation écrite des professeurs concernés, le même travail dans plus d un cours. Ces dernières années, le perfectionnement d Internet a fortement facilité la découverte des cas de plagiat. Les outils mis à la disposition de vos professeures et professeurs permettent, à l aide de quelques mots seulement, de retracer sur le Web l origine exacte d un texte. Pour plus d information sur la fraude et les moyens de l éviter, vous pouvez consulter la page web de la faculté offrant des conseils pour vos études et la rédaction de travaux universitaires à cette adresse : Vous pouvez également consulter la page web de la faculté recensant les documents d information sur l intégrité et le plagiat dans les travaux universitaires à cette adresse : La personne qui a commis ou tenté de commettre une fraude scolaire ou qui en a été complice sera pénalisée. Voici quelques exemples de sanctions pouvant être imposées : recevoir la note «F» pour le travail ou le cours en cause; l ajout d une exigence supplémentaire (de 3 à 30 crédits) au programme d études; la suspension ou l expulsion de la Faculté. Au cours de la dernière session, la majorité des personnes coupables de fraude ont eu «F» dans le cours concerné et devront obtenir de trois à douze crédits supplémentaires dans leur programme d études. Vous pouvez vous référer au règlement à l adresse suivante :