Programme d’études 2018-2019English
Statistique inférentielle multivariée
Unité d’enseignement du programme de Bachelier en sciences psychologiques et de l'éducation, orientation logopédie à la Faculté de Psychologie et des Sciences de l'Education
CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UP-B3-BALOGO-011-MUE ObligatoireHUET KathyP362 - Métrologie et Sciences du langage
  • HUET Kathy

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français151500044.00Année

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
P-SMSL-060Statistique inférentielle multivariée : procédures155000Q180.00%
P-SMSL-230Statistique inférentielle multivariée : traitement de problèmes sur logiciel010000Q220.00%

Unité d'enseignement
Prérequis
Corequis

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Maîtriser les connaissances fondamentales (théoriques et méthodologiques) en psychologie, en sciences de l'éducation et en sciences du langage pour analyser une situation impliquant particulièrement la logopédie.
    • Décrire les principales approches méthodologiques (finalités, méthodes, techniques et outils) permettant de comprendre et d'expliquer le fonctionnement des individus et des groupes ; discuter le bien-fondé de leur utilisation potentielle dans une situation cadrée.
  • Communiquer des informations claires, précises, argumentées.
    • Communiquer des informations (tant à l'oral qu'à l'écrit) relatives aux domaines de la psychologie, des sciences de l'éducation et des sciences du langage de manière intelligible, avec une bonne maîtrise des techniques de communication.
    • Synthétiser les apports de différentes sources pour motiver un avis ou une décision.
  • Maîtriser les connaissances de base liées à la démarche scientifique en psychologie, en sciences de l'éducation et en logopédie.
    • Identifier et expliquer les principales méthodes (y compris les limites) spécifiques à la démarche scientifique.

Acquis d'apprentissage UE

Rendre l’étudiant capable de reconstruire le raisonnement ayant procédé à la construction des procédures / sélectionner la (les) procédure(s) adéquate(s) au traitement d’un problème donné / tirer les enseignements de l’application d’une procédure statistique à un problème spécifique / percevoir les limitations des inférences construites au départ d’un traitement statistique / procéder au traitement de données concrètes au moyen des procédures faisant l’objet du cours et à l’aide du logiciel de traitement statistique proposé.

Contenu de l'UE

Tests d’hypothèse :  analyses de variance à base paramétrique (simple, dispositif niché, à deux critères croisés), analyse de la covariance, analyses à base non paramétrique (Friedman, L de Page, Kruskal-Wallis).
Analyse de la liaison entre variables : corrélation multiple, partielle, non linéaire, non paramétrique.
Traitement des données au moyen de logiciels de traitements statistiques.

Compétences préalables

Méthodologie de l'expérimentation (bloc 2)
Statistique I (bloc 1)

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

  • Examen écrit
  • Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

AA1 (Q1) : Examen écrit de connaissances portant sur la théorie (65%) et les exercices (45%) = 80% UE

Types d'évaluations Q2 pour l'UE

  • Epreuves pratiques

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

AA2 (Q2) : basée sur la remise d'un projet = 20% UE. Des groupes de 2 étudiants sont constitués par les étudiants eux-mêmes via la plateforme Moodle suivant un échéancier précisé en début de cours. Tout étudiant qui ne respecte pas l'échéance d'inscription sera considéré comme absent pour cette AA.

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Examen écrit
  • Epreuves pratiques
  • Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

AA1 : Examen écrit de connaissances portant sur la théorie (65%) et les exercices (45%) = 80% + AA2 : basée sur la remise d'un projet = 20%

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

  • Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'activités

AATypes d'activités
P-SMSL-060
  • Cours magistraux
  • Exercices dirigés
  • Démonstrations
P-SMSL-230
  • Exercices dirigés
  • Utilisation de logiciels
  • Démonstrations

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
P-SMSL-060
  • Face à face
P-SMSL-230
  • Mixte

Supports principaux

AA
P-SMSL-060
P-SMSL-230

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
P-SMSL-060Disponibles via plateforme Moodle :
Notes de cours ;
Recueil d'exercices résolus et à résoudre ;
Copies de slides
P-SMSL-230Sans objet

Supports complémentaires

AA
P-SMSL-060
P-SMSL-230

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
P-SMSL-060Sans objet
P-SMSL-230Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
P-SMSL-060Laveault, D. & Grégoire, J. (2002). Introduction aux théories des tests en psychologie et en éducation . Bruxelles: De Boeck
Bonniol, Jean-Jacques, Vial, Michel, Les modèles de l’évaluation (textes fondateurs avec commentaires), coll. Pédagogie, De Boeck université, Paris, Bruxelles, 1997 (ISBN 2-8041-2636-6)
Rust J. and Golombok S., Modern Psychometrics, The science of Psychological Assessment, Routledge, London, 1989
Pedhazur, E., Pedhazur Schmelkin, L., Measurement, design and analysis: an intergrated approach, Hillsdale New Jersey, Lawrence Erlbaum Associates, 1991.
P-SMSL-230Sans objet

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
P-SMSL-060Autorisé
P-SMSL-230Autorisé
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 02/05/2019
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be