Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Maîtriser les connaissances issues de divers champs des sciences humaines.
• Analyser des phénomènes de sociétés, contemporaines ou historiques.
• Maîtriser les principes et les méthodologies de la démarche scientifique applicable dans le disciplines relevant des sciences humaines et sociales
• Connaître les principes des différentes approches méthodologiques.
• Emettre et argumenter un avis critique dans le cadre d'une démarche scientifique.
• Collecter, analyser et interpréter de façon pertinente des données empiriques sur des questions relevant des sciences humaines et sociales
• Comprendre et mettre en oeuvre des outils et méthodes de collecte de données quantitatives.
• Traiter avec discernement les données empiriques collectées.

Acquis d'apprentissage de l'UE

À l'issue de cet enseignement, les étudiant.es seront capable de...
*Maîtriser la logique de l'échantillonnage, de l'inférence et du test d'hypothèse,
*Sélectionner des tests d'hypothèses adéquats en fonction du problème posé,
*Comprendre les fondamentaux de la modélisation statistique,
*Comprendre le principe de l'ajustement local et global aux données,
*Sélectionner et générer des graphiques simples d'exploitation visuelle des données,
*Comprendre les fondamentaux des statistiques descriptives multidimensionnelles,
*Sélectionner une technique d'analyse lexicométrique adaptée à un corpus,
*Comprendre la description d'un réseau sous forme de graphe et les grandeurs y associées,
*Identifier des erreurs de statistique dans les publications scientifiques en SHS.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

La table des contenus du cours est la suivante :
*Introduction - Rappel du cours de "Bases pour l'analyse statistique en sciences humaines"
*Chapitre 1 - Eléments d'algorithmique - fonctions de base de l'usage de R
Concepts : boucles, fonctions, vecteurs, data frame, facteurs, fenêtres graphiques, chargement de base de données, ...
*Chapitre 2 - Retour sur la statistique inférentielle
Concepts : inférence, marge d'erreur, niveau de confiance, échantillon, population, généralisation
*Chapitre 3 - Les analyses bivariées
Concepts : corrélation et causalité, test de student, ANOVA 1 facteur, test du chi^2 et test de corrélation
*Chapitre 4 - Eléments de statistiques descriptives multidimensionnelles
Concepts : AFC, ACP, ACM, Table de Burt
*Chapitre 5 - Eléments de lexicométrie
Concepts : formes et formes actives, unités de contexte, coocurrences, fréquences des formes, analyse ALCESTE, analyse de similitudes
*Chapitre 6 - Les modèles de régression
Concepts : modèle linéaire, modèle multilinéaire, interaction, modèle ANOVA 2 facteurs, linéarisation, modélisation polynomiale
*Chapitre 7 - Les modèles de réseau
Concepts : graphes, graphes pondérés et orientés, degrés, densité, centralité, noyau, halo, multipolarité

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.

Compétences préalables

Bases pour l'analyse statistique en sciences humaines

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q2 pour l'UE

• Examen écrit - En présentiel
• Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - A distance

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

L'évaluation repose sur la réalisation
* d'un examen écrit comportant 4 parties (analyse critique d'un article scientifique, analyse des résultats d'un test d'hypothèses ou d'une visualisation de données, analyse d'un modèle, bonus)
*d'un travail écrit, facultatif, permettant d'obtenir jusqu'à 3 points supplémentaires (bonus), impliquant l'exploitation d'une base de données.

Type(s) et mode(s) d'évaluations Q3 pour l'UE

• Examen écrit - En présentiel
• Production (travail écrit, rapport, essai, collection, produit…) à déposer - A distance

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

L'évaluation repose sur la réalisation
* d'un examen écrit comportant 4 parties (analyse critique d'un article scientifique, analyse des résultats d'un test d'hypothèses ou d'une visualisation de données, analyse d'un modèle, bonus)
*s'il n'a pas été réalisé au Q2, d'un travail écrit, facultatif, permettant d'obtenir jusqu'à 3 points supplémentaires (bonus), impliquant l'exploitation d'une base de données.