Statistique et analyse de données en sciences humaines et sociales

Contenu du cours

Les chapitres du cours sont :
1 - Fondamentaux de la démarche quantitative
Notions principales : paradigmes inductifs et déductifs, décomposition, concept, indicateur et indices, échantillon et population, représentativité
2 - Bases de l'analyse statistique pour les sciences humaines et sociales
Notions principales : types de variables, structure des bases de données, objectifs de la statistique descriptive, explicative et inférentielle
3 - Premiers éléments de traitement automatique et d'algorithmique
Notions principales : scripts, vecteurs, matrices, fonctions, boucles, distributions, tables de fréquences
4 - Premiers éléments de statistique descriptive
Notions principales : paramètres de position et de dispersion, types de représentations graphiques, représentations de séries bivariées, corrélation
5 - Introduction à l'inférence statistique
Notions principales : distributions théoriques, théorème central-limite, intervalle, marge d'erreur et niveau de confiance, test d'hypothèses
6 - Introduction au contrôle des relations
Notions principales : corrélation paramétrique, tables de contingences, tests de moyenne, ANOVA, régression linéaire, modèles descriptif et prédictif

Les cours " théoriques " sont l'occasion de découvrir les notions, les outils statistiques et leurs usages.
Les exercices visent à l'appropriation des notions ainsi qu'à la mise en pratique autonome des outils.
Le cours fonctionne par des aller-retour entre les notions théoriques et leur mise en pratique. Un travail régulier et une présence assidue au long du quadrimestre sont donc attendus des étudiant.es.

Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)

À l'issue de cet enseignement, les étudiant·es seront capables

de maîtriser les fondamentaux épistémologiques de la recherche quantitative en SHS,
de déployer des outils de production, de recueil et de traitement de données quantitatives,
de comprendre et d'utiliser le vocabulaire et les opérations de base de la création et de la gestion d'une base de données,
de réaliser des opérations élémentaires de transformation de variables,
de comprendre les principes d'usage, de sélectionner et d'utiliser des outils de statistique descriptive et de représentation graphique tant univariées que bivariées,
de comprendre la logique de l'échantillonnage, de la statistique inférentielle et du test d'hypothèse,
de comprendre la logique du contrôle de relations et de sélectionner des analyses bivariées,
de mettre sur pied un dispositif simple d'exploration, de visualisation et d'exploitation d'une base de données à l'aide de l'outil logiciel R,
d'identifier facilement des erreurs de statistique courantes dans les publications généralistes, les discours politiques et médiatiques.

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

1. Exposés
2. Travaux pratiques

Support(s) de cours

Université virtuelle

Contribution au profil d'enseignement

1. Acquérir et développer des connaissances dans les différents domaines des sciences sociales et politiques pour avoir une lecture plurielle d’un phénomène de société
2. Acquérir et développer des connaissances nécessaires au développement d’un positionnement critiques à l’égard des différentes productions scientifiques ou non
3. Concevoir et mettre en œuvre des projets

Autres renseignements

Contacts

renaud.maes@ulb.be

Campus

Charleroi Ville Haute

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

Travail personnel
Examen écrit
Autre

Travail personnel

Examen écrit

Examen à livre ouvert

Autre

L'évaluation repose sur trois dimensions :
D1- la réalisation de trois tests (exercices) intégratifs en ligne, organisés via la page du cours sur l'université virtuelle durant le quadrimestre Q1, comptant pour 1/6 de la note finale,
D2 - l'examen écrit composé de quatre parties : (1) critique d'un article, (2) exploitation d'une base de données, (3) inférence et test d'hypothèse, (4) question "bonus", permettant d'obtenir jusqu'à 5 points supplémentaires, l'ensemble comptant pour 5/6 de la note finale,
D3 - un travail facultatif d'exploration et d'exploitation autonome d'une base de données, à réaliser seul ou en groupe, à réaliser avant la fin du premier quadrimestre et à remettre sur la page Moodle du cours, amenant jusqu'à 3 points supplémentaires à l'examen.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

1/6 - tests intégratifs en ligne
5/6 - examen écrit
points bonus : travail facultatif.

Langue(s) d'évaluation

français
(éventuellement anglais, Portugais )

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