Analyse de données : modèles de mesure

lpsys2144  2020-2021  Louvain-la-Neuve

Analyse de données : modèles de mesure
En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées, notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
6 crédits
45.0 h + 15.0 h
Q1
Enseignants
Langue
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
  • Les modèles de réponse à l'item et, en particulier, le modèle de Rasch pour la construction d'échelles de mesure
  • Analyse factorielle, modèles d'équations structurelles
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 A2 : analyser et mode'liser une situation (individu, groupe ou organisation) en re'fe'rence a' des the'ories, re'sultats de recherche, me'thodes et outils relevant de la psychologie.
B1 : comprendre la me'thodologie et les analyses lie'e a' la planification, la re'alisation et l'e'valuation de l'efficacite' d'une manipulation ou d'une intervention
C2 : pre'senter et structurer les donne'es recueillies de manie're claire, synthe'tique, neutre, non oriente'e ; et structurer et re'diger les re'sultats de manie're standardise'e
E1 : mai'triser les e'tapes, les me'thodologies et les outils de la recherche scientifique en psychologie et sciences de l'e'ducation
 
Contenu
Le cours combine des enseignements ex cathedra, des lectures d'articles, une initiation à l'utilisation des logiciels (notamment SPSS, Mplus, R) et des analyses de données réelles par les étudiants eux-mêmes. Partant d'un cadre théorique et méthodologique, les étudiants sont invités à être de plus en plus actifs dans une démarche d'analyse et d'interprétation de données.
Le modèle de Rasch et les modèles de réponse à l'item
Au travers d'exemples, les étudiants vont découvrir l'approche classique (Alpha de Cronbach) et l'approche moderne (modèle de Rasch et modèles de réponse à l'item) pour l'analyse des réponses à un questionnaire quantitatif. Ils vont également découvrir les fondements psychométriques de toute échelle de mesure en vue d'interpréter les réponses à un questionnaire (critère d'unidimensionalité, indices d'ajustement, fonctionnement différentiel, analyse d'items dichotomiques et polytomiques).
Le modèle classique : analyse factorielle
Les postulats et implications des  modèles d'analyse factorielle exploratoire et confirmatoire.  Les utilisations courantes et procédures  particulière (eg : rotations,...) et difficultés de la technique, le lien avec le modèle de mesure dans les approches à équations structurelles
Les  applications courantes des procédures  d'analyse factorielle et leur mise en oeuvre informatique avec une approche critique des résultats, de l'ajustement et de  l'interprétation.
Méthodes d'enseignement

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Exposés, lectures, démonstrations.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

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Examen écrit composé de questions à choix multiples et/ou ouvertes selon les sections. 
La réussite des deux parties du cours est obligatoire. 
Autres infos
Soit le cours de Analyse de données: Modèles de prédiction ou le cours de Analyse de données: Modèles de mesure est est un prérequis pour les ateliers avancées des méthodes et des analyses
Le cours exige une connaissance de base des concepts et méthodes statistiques et psychométriques classiques
LPSP1011 Statistique : Analyse descriptive de données quantitatives 
LPSP1209 Statistique, inférence sur une ou deux variables 
LPSP1212 Psychométrie  
Ressources
en ligne
Voir Moodle
Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en sciences psychologiques

Master [120] en sciences de l'éducation