Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
4 crédits
20.0 h
Q1
Enseignants
Van Bellegem Sébastien;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Description et inférence statistique de base avec R offre une introduction à R, un logiciel libre destiné au traitement et à l'analyse des données quantitatives. Ce cours vise à familiariser les étudiants avec le langage de programmation, et à leur permettre d'acquérir une bonne maîtrise des opérations de base nécessaire à l'analyse descriptive bivariée.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1. | recourir de façon automne au logiciel RStudio afin de lire des données quantitatives, et de manipuler ces données de façon à produire des tableaux et des indicateurs ; |
| 2. | développer et d'éditer ses propres scripts en utilisant le langage de programmation R ; |
| 3. | procéder à une analyse bivariée de variables quantitatives ou catégorielles et d'en interpréter les résultats. |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Le cours est articulé autour de 11 thèmes :
- Installation de R et RStudio
- Types de données en R (vecteurs, matrices, arrays, listes)
- Format des variables et utilisations des labels
- Création de variables et recodage
- Utilisation et création des fonctions basiques
- Importation et exportation des fichiers de et vers d'autres programmes, et en divers formats.
- Manipulation de données dans des sous-ensembles
- Production de graphiques
- Assemblage de fichiers et appariement des unités d'observation
- Analyse descriptive : mesures de tendance centrale et de dispersion
- Inférence statistique de base : test de Chi-carré et tests sur moyennes.
Méthodes d'enseignement
Toutes les leçons sont organisées en salle informatique et mêlent présentations et applications pratiques sur des données réelles. Les cours sont organisés dans les 3 premières semaines du premier quadrimestre durant des blocs de 7x3h. Des exercices pratiques sont planifiés après chaque session pour appliquer les procédures sur des données et vérifier l'assimilation des concepts et des outils.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation prend la forme d'un examen écrit basé sur un ensemble de données d'enquête spécifique.
Faculté ou entité
en charge
en charge
PSAD
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)
Master [120] en sciences de la population et du développement
Master de spécialisation en méthodes quantitatives en sciences sociales