Statistique pour sciences
sociales, Cours pour A-K, Cours pour L-Z,
4103007
crédits : 6
Ce cours est destiné aux étudiants de 1er cycle en sciences
sociales. Son but est de familiariser les étudiants avec la démarche
statistique. Il s'agit de parvenir à une compréhension intuitive
suffisante pour porter un jugement critique sur la portée et les
limites des instruments de base de la statistique
descriptive - fréquences, graphiques, tendance centrale, dispersion,
association - et de la statistique
inférentielle
- échantillonnage, estimation, test d'hypothèses.
L'accent est mis sur la pratique de la statistique par le biais de
nombreux exemples.
Prérequis :aucun
Semestre : printemps (Pour L-Z, cliquez ici)
4103007CR + 4103007SE (Etudiants A-K)
enseignant : Matthias Studer
Statistique pour sciences
sociales : applications, CR (A-K), CR (L-Z),
4103010
crédits : 3
Ce cours illustre la mise en œuvre des concepts présentés dans le
cours de Statistique pour sciences sociales par la présentation
d'applications réelles et des études de cas de recherches empiriques
en sciences sociales.
Prérequis :aucun
Semestre : printemps (pour L-Z, cliquez-ici)
4103010CR (Etudiants A-K)
enseignant : Gérard Antille
Méthodes quantitatives I : Mesurer le social
4205045
crédits : 3 (cours) + 3 (séminaire)
Cet enseignement est destiné aux étudiants de deuxième partie de bachelor en
sociologie, socioéconomie et histoire économique. Le cours vise à initier les participants aux principes de l'analyse empirique en sciences sociales depuis la conceptualisation de la recherche et la construction du questionnaire, jusqu'à l'analyse de données d'enquêtes et de statistiques officielles. La construction des inégalités servira de fil conducteur à ce cours.
L'enseignement comprend un cours semestriel (4205045CR) de deux heures hebdomadaires. Le cours est complété par un séminaire semestriel obligatoire de deux heures hebdomadaires également (4205045SE), dans le cadre duquel les étudiants devront réaliser individuellement des travaux pratiques et seront à cette fin initiés à des logiciels statistiques.
Prérequis :Statistique pour sciences sociales
Semestre : automne
4205045CR + 4205045SE
Enseignant : Michel Oris (DSOC), Gilbert Ritschard (DSEC) et Eric Widmer (DSOC)
Méthodes quantitatives II : Analyse empirique de la causalité
4205045
crédits : 3 (cours) + 3 (séminaire)
Cet enseignement est destiné aux étudiants de deuxième partie de bachelor en
sociologie, socioéconomie et histoire économique. Le cours vise à initier les participants aux principes de l'analyse empirique de la causalité en sciences sociales, depuis la construction des hypothèses de recherche jusqu'à l'analyse statistique des relations de dépendance par le biais de modèles de régression. L'études des inégalités servira de fil conducteur.
L'enseignement comprend un cours semestriel (4205033CR) de deux heures hebdomadaires. Le cours est complété par un séminaire semestriel obligatoire de deux heures hebdomadaires également (4205033SE), dans le cadre duquel les étudiants devront réaliser individuellement des travaux pratiques et seront à cette fin initiés à des logiciels statistiques.
Prérequis :Méthodes quantitatives I
Semestre : printemps
4205033CR + 4205033SE
Enseignant : Matthias Studer (DSEC)
Outils informatiques de statistique
4203025
Crédits : 6
Ce cours propose une initiation aux logiciels statistiques et est axé essentiellement sur l'analyse de données: analyse factorielle, clustering et régression. Il complète les cours de Méthodes quantitatives I et II en offrant le savoir faire informatique indispensable pour mener des analyses empiriques en sciences sociales.
Le cours est accompagné d'un séminaire attaché au cours, le tout donnant droit aux 6 crédits ECTS.
Prérequis : Outils informatiques de statistique
Semestre : printemps
4203048CR + 4203048SE
Enseignant : Michael Olszak
Analyse statistique de données catégorielles
4303076
Crédits : 6
Le cours propose une initiation par la pratique aux principaux outils d'analyse et de modélisation de données catégorielles. L'accent est mis sur la pratique des méthodes discutées avec les logiciels informatiques appropriés (SPSS, R) et sur l'interprétation des résultats. Un premier chapitre traite des mesures d'association pour données nominales et ordinales. Dans une optique d'analyse multiple, le deuxième chapitre introduit les arbres de classification tandis que le troisième chapitre est consacré à la pratique de la régression logistique simple et multinomiale. La pratique se fait avec des jeux de données réelles telles que celles du Panel suisse de ménages (PMS) qui permettent par exemple d'étudier les effets d'âge, de genre et de l'origine socio-économique et culturelle sur l'implication à la vie politique et associative ou les sentiments par rapport à des questions sociales et politiques. Le séminaire fait partie de l'enseignement. Il est obligatoire.
Semestre : automne
4303076CR + 4303076SE
Enseignant : Gilbert Ritschard
cours
lundi
14h-16h
Baud Bovy 3
Séminaire
lundi
12h-14h
Baud Bovy 3
Le lundi 20, l'enseignement aura lieu à salle M-5220.
Les 6 et 13 décembre les séances auront lieu à la salle M-4383.
Assistants: Danilo Bolano
, Emmanuel Rousseaux
Supports de cours: AnCat
Données longitudinales et modèles de survie
4303074
Crédits : 6
Ce cours avancé est consacré à l'analyse statistique de données
longitudinales et plus particulièrement à l'analyse de l'histoire
d'événements (Event History Analysis), connue aussi sous le nom
d'analyse des biographies ou encore d'analyse de la survie.
L'objectif est de déterminer les facteurs influençant le temps qui
s'écoule entre deux événements, entre le mariage et la première
naissance par exemple, ou de façon équivalente le risque de
changer d'état après une durée donnée dans un état. En premier
lieu le cours introduit les notions centrales de fonction de
survie et de risque instantané (hazard rate) et la problématique
des données tronquées. Il présente ensuite les modèles descriptifs
du type Kaplan-Meier. La suite du cours porte sur la modélisation
des durées ou risques en fonction de facteurs explicatifs. On
discute divers modèles paramétriques en temps continus (sorties
accélérées, risques proportionnels), le modèle semi-paramétrique
de Cox qui permet d'introduire des facteurs variant au cours du
temps, et finalement la modélisation en temps discret. L'accent
est mis sur la pratique de la modélisation avec des logiciels
comme SPSS, R, Stata, et plus particulièrement sur
l'interprétation des résultats fournis par les logiciels.
Pour cet aspect pratique nous exploiterons les données de l'enquête biographique
rétrospective réalisée par le Panel Suisse des Ménages.
Prérequis conseillé : Il est vivement conseillé de suivre au préalable le cours Analyse statistique de données catégorielles
Semestre : Printemps
4303074CR + 4303074SE
Enseignant : André Berchtold
Sequential Data Analysis
4311012
Crédits : 6
We consider in this course categorical sequential data such as state sequences or sequences of time stamped events that describe family or professional life trajectories. The aim of the course is to present a series of methods for analyzing such data and to initiate participants to their practice by means of the TraMineR package for the R graphical and statistical environment. Topics include among others, sequence descriptive statistics, edit distances also known as optimal matching and other metrics for evaluating the pairwise dissimilarities between sequences, clustering and visualization of individual sequences, sequence discrepancy analysis, regression trees for sequence data, and the mining of typical subsequences and associations between those subsequences. The course focuses on the analysis of real datasets, such as the data from the Swiss Household Panel
The course is given in sessions of 4 hours during the spring term. It covers conceptual and theoretical aspects, but includes also an introduction to the practice of sequence data analysis in R with the TraMineR package.
Prérequis conseillé : Notions of statistics
Semestre : spring
4311012CR
Enseignant : Gilbert Ritschard
Language : English or French, depending on the audience
cours
Wednesday
10h-14h
M-5383
The course is given in 4 hour weekly sessions.
First class: Feb 19, 2014.
Assistant: Anne-Laure Bertrand
Course material: SeqAn
Quantitative methods
4317013
Crédits : 3
The aim of this course is to provide the participants with the fundamentals of statistical reasoning as well as with know-how in statistical analysis. The course is end-user oriented and much time will be devoted to the practice of statistics with the help of Excel.
As for the covered statistical concepts, the course will, after a quick overview of descriptive statistics, mainly deal with inferential aspects, that is with how we can evaluate the statistical significance or reliability of empirical results. We will show that mastering this concept of statistical reliability is the central key for decision making from data.
Semester : Fall
4321001CR
Teacher : Gilbert Ritschard
Language : English
course
Monday
8-12 am
M-4383 (Computer room)
The course will be given in seven 4 hour sessions starting October 1st, 2012.
Course material: QMethod
Applied Satistics and Probability
4317013
Crédits : 3
The aim of this module is to provide the participants with the fundamentals of statistical reasoning as well as with know-how in statistical analysis. The course is end-user oriented and much time will be devoted to the practice of statistics with the help of Excel.
As for the covered statistical concepts, the course will, after a quick overview of descriptive statistics, mainly deal with inferential aspects, that is with how we can evaluate the statistical significance or reliability of empirical results. We will show that mastering this concept of statistical reliability is the central key for decision making from data.
Semester : Fall
4317013CR
Teacher : Gilbert Ritschard
Language : English