GEP ANALYSE STATISTIQUE ET PRISE DE DÉCISION. CAMPUS DE LONGUEUIL (3 crédits) Automne 2016 Chargé de cours : Charles Tessier PLAN DE COURS

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1 ÉCOLE DE POLITIQUE APPLIQUÉE Faculté des lettres et sciences humaines GEP ANALYSE STATISTIQUE ET PRISE DE DÉCISION Horaire : Jeudi 12h00 16h Courriel : CAMPUS DE LONGUEUIL (3 crédits) Automne 2016 Chargé de cours : Charles Tessier PLAN DE COURS OBJECTIFS DU COURS Maîtriser les concepts, les principes et les méthodes d'analyse multivariée utiles pour comprendre les processus décisionnels. CONTENU DU COURS Principales méthodes statistiques multivariées dans un contexte d'aide à la décision. Modélisation. Analyse des résidus. Analyse de données transversales et chronologiques. Applications variées: données internationales, micro-données, sondages d'opinion, données électorales. Construction, interprétation, et présentation des données complexes. CONNAISSANCES ET COMPÉTENCES Le cours vise à parfaire la formation des étudiants sur le plan méthodologique. À la fin du cours, les étudiants seront en mesure de choisir la méthode d'analyse appropriée selon un objet d'étude donné. Ils pourront lire et comprendre des résultats obtenus à l'aide des statistiques, de même que proposer une analyse de ces résultats selon des hypothèses précédemment formulées. LECTURE OBLIGATOIRE Jean-Herman Guay Statistiques en sciences sociales avec R. 2 e édition. Québec : Presses de l Université Laval AUTRES LECTURES POUR SE METTRE AU NIVEAU Philippe Alonzo Initiation à la statistique descriptive en sciences sociales. Cote bibliothèque: HA 29.5 F7A Luc Albarello Statistique descriptive: un outil pour les praticiens-chercheurs Cote bibliothèque: HA 29.5 F7A

2 GEP Analyse statistique et prise de décision 2 François Pétry et François Gélineau Guide pratique d'introduction à la régression en sciences sociales. 2 e édition. Québec: Presses de l'université Laval. Michel Tenenhaus Statistiques: méthodes pour décrire, expliquer et prévoir. Cote bibliothèque: HF 1017 T SITES INTERNET PERTINENTS Les statistiques: le pouvoir des données! Dimension DÉMARCHE PEDAGOGIQUE Le cours est divisé en trois blocs: Bloc 1 Mise à niveau: les concepts propres à l analyse univariée et l analyse conditionnelle Bloc 2 Analyse inférencielle (régression linéaire, régression logistique) Bloc 3 Analyse en composantes principales et correspondances Les séances théoriques portant sur les différentes méthodes d analyse seront suivies par des séances pratiques où les étudiants seront invités à mettre en application leurs nouvelles connaissances dans le cadre de sessions en laboratoire informatique, puis de travaux pratiques. Les étudiants sont invités à participer, durant la session, en tentant à l'occasion d'interpréter les données présentées en classe, ou en commentant les travaux de leurs pairs durant les séances de présentation à la fin de la session. La présence lors des présentations des étudiants est obligatoire. Les travaux pratiques (TP) ont pour objectif de familiariser les étudiants avec les bases de données et les logiciels Excel et R. Ils doivent être faits seuls. Tous les TP sont montés sur le Moodle du cours. Ils portent sur la matière vue en classe, sont assez courts, et doivent être remis à la date spécifiée sur le Moodle. Dans l'éventualité où des étudiants ne remettraient pas un travail ou le remettraient en retard, la note devra être de zéro pour ce TP. L ensemble des TP comptera pour 20% de la note du cours. MODES D ÉVALUATION ET ÉCHÉANCE 1- Travaux pratiques (TP) (20%) a) TP1 14 septembre b) TP2 21 septembre c) TP3 28 septembre d) TP4 5 octobre e) TP5 12 octobre f) TP6 16 novembre g) TP7 23 novembre 2- Examen (30%) a) Examen final 15 décembre (30 pts)

3 GEP Analyse statistique et prise de décision 3 3- Travaux (40%) a) Présentation régression 3 novembre (20 pts) c) Présentation factorielle 1 er décembre (20 pts) 4- Participation (10%) a) Participation régression 3 novembre (5 pts) b) Participation factorielle 1 er décembre (5 pts) REMARQUES GÉNÉRALES Délais et retards Aucun délai ne sera accordé pour la remise des travaux. En cas de retard non-justifié dans la remise d un travail, ce dernier sera pénalisé de 3% par jour de retard (incluant les samedis et les dimanches). Les travaux doivent être remis sur support papier, recto-verso. Règles de conduite et plagiat Vous trouverez ci-après un document informatif préparé par le groupe de travail antiplagiat de l Université de Sherbrooke à l attention des étudiantes et des étudiants. Nous vous invitons à le lire et à prendre connaissance du Règlement des études, plus particulièrement la section 8 portant sur les règles relatives à la discipline que vous trouverez sur le site Internet du bureau du registraire : Vous êtes également invités à visiter la page Internet Anti plagiat : et à participer au Quiz anti plagiat : Dans tous les cas de plagiat ou de toute autre manœuvre visant à tromper, une plainte sera déposée auprès de la personne responsable des dossiers disciplinaires de la Faculté et traitée selon la procédure prévue au Règlement des études. Toute personne reconnue avoir commis un délit se verra imposer une sanction disciplinaire. Remise des travaux Attention remise des travaux : Les étudiantes et étudiants doivent remettre leurs travaux à des dates précises au personnel enseignant en classe. Sinon, les travaux doivent être remis au Centre de documentation, appelé aussi Centre Anne-Hébert, local A Une boîte est placée à l'extérieur pour recevoir les travaux lors des heures de fermeture. Qualité du français Considérant que la qualité de l expression écrite est indispensable à la bonne compréhension des idées, les étudiants et les étudiantes sont tenus de porter un souci particulier à la langue française dans la rédaction de leurs travaux et de leur expression orale. Les étudiants et les étudiantes pourront être pénalisés jusqu à 15% de la note finale pour les fautes de français dans leurs différents travaux et séminaires. Ce plan de cours respecte et met en œuvre les règles de conduite de l École de politique appliquée disponible à l adresse suivante :

4 GEP Analyse statistique et prise de décision 4 CONTENU DES COURS BLOC 1 Mise à niveau: analyse univariée, analyse conditionnelle Cours 1 : Cinq considérations en analyse statistique 8 septembre 2016 Lectures : Guay, chapitres 1 à 5 Visionnement : Exemple vidéo sur l utilisation de R, (page d accueil) Présentation du plan de cours et de l approche Le traitement et les transformations des variables continues Le recodage d une variable continue pour la transformer en une variable discontinue Ouvrir R et comprendre ses fenêtres S initier à la logique des objets Récupérer une base de données Transformer les données : opérations sur les données, nouvelles variables Présenter les variables d une manière univariée Cours 2 : La route en Europe : mortalité et corruption 15 septembre 2016 Lectures : Guay, chapitres 6 et 7 L association statistique (concomitance) et causalité, un premier schéma causal Mesurer l effet par la corrélation et fournir une interprétation adéquate Le croisement des variables continues et discontinues La mesure de l association : comparaison de moyennes, V de Cramer L interprétation des résultats statistiques en s appuyant sur les critères de Cohen Travailler avec une base de données imposante Importer des packages Recoder les variables Obtenir des tableaux croisés et les mesures d association et les graphiques appropriés Croiser les données pour obtenir des graphiques et des matrices de corrélation

5 GEP Analyse statistique et prise de décision 5 BLOC 2 Analyse inférencielle Cours 3: Sondages, enjeux et analyse statistique 22 septembre 2016 Lectures : Guay, chapitre 8 Les données statistiques : des traductions imparfaites de la réalité L inférence statistique Tests univariés, tests bivariés La construction d une base de A à Z : de Excel jusqu à R. Utiliser les packages d importation Utiliser les codebook Trouver les informations pertinentes Codage des variables Tableaux croisés Cours 4: Valeurs, opinions, et comportements politiques 29 septembre 2016 Lectures : Guay, chapitres 9 et 10 (10.1 à 10.4) Schéma causal et variable contrôle Introduction à la méthode des moindres carrés ordinaires Régression linéaire simple et multiple Lecture de tableaux statistiques, interprétation des résultats Problèmes statistiques possibles L analyse écologique : forces et faiblesses Codage des variables et tests complexes Cours 5 : Le vote 6 octobre 2016 Lectures : Guay, chapitre 10 (10.5) Retour sur le tableau croisé Introduction à la méthode de la régression logistique Lecture d'un tableau statistique, interprétation des résultats. Les simulations de prédiction

6 GEP Analyse statistique et prise de décision 6 Codage des variables Corrélations, droite de tendance Tests complexes Cours 6: Faire des choix 13 octobre 2016 Lectures : Guay, document complémentaire au chapitre 10 Introduction à la méthode de la régression logistique multinomiale Lecture d'un tableau statistique, interprétation des résultats. Les indices, l alpha de Cronbach Présentation du modèle attendu pour les exposés Codage des variables et tests complexes SEMAINE DE RELÂCHE : du 17 au 21 octobre 2016 Cours 7: Préparation du travail sur la régression 27 octobre 2016 PAS DE COURS EN CLASSE (rencontres) Cours 8: Présentations des étudiantes et étudiants 3 novembre 2016 Présentations sur l analyse de régression Remise du Powerpoint et du code R 20% oral 5% participation BLOC 3 Analyse factorielle Cours 9: Les libertés économiques à travers le monde 10 novembre 2016 Lectures : Guay, chapitre 11 La logique de l analyse factorielle : forces et faiblesses L analyse d un plan factoriel : proximité, polarité et centralité Analyse en composantes principales : l interprétation des deux graphiques Analyse des données numériques : contribution des variables et des observations

7 GEP Analyse statistique et prise de décision 7 Utiliser le package FactoMineR Interpréter adéquatement les résultats Cours 10: La dynamique des groupes en politique intérieure 17 novembre 2016 Les groupes de représentants au Congrès américain Les votes à la chambre des communes du Canada Les groupes d électeurs en France L analyse des correspondances simples et multiples Interpréter des données qualitatives et les traduire numériquement Disposer les groupes de pression sur un plan factoriel Interpréter les profils Cours 11: Préparation du travail sur l analyse factorielle 24 novembre 2016 PAS DE COURS EN CLASSE (rencontres) Cours 12: Présentations des étudiantes et étudiants 1 er décembre 2016 Présentations sur l analyse factorielle Remise du Powerpoint et du code R 20% oral 5% participation Cours 13: Les jeunes et la politique 8 décembre 2016 Lectures : Guay, chapitre 12 Synthèse Les erreurs les plus fréquentes à éviter Cours 14: Examen final 15 décembre 2016 Examen final (30%)

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