Analyse de données : modèles de prédiction

lpsys2145  2021-2022  Louvain-la-Neuve

Analyse de données : modèles de prédiction
6 crédits
45.0 h + 15.0 h
Q1
Enseignants
Langue
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Le modèle linéaire général : de la régression multiple aux analyses multi-niveaux
Acquis
d'apprentissage

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

1 AA 1 : Maîtriser les connaissances qui permettent d'analyser les données qui sont typiquement recueillies en psychologie et sciences de l'éducation et qui se prêtent à l'utilisation du modèle linéaire général
AA 2 : Familiariser les étudiants à une série d'approches statistiques qui s'appuient sur le modèle linéaire général et qui vont de la régression (multiple) aux modèles multi-niveaux.
AA 3: Analyser et critiquer de manière argumentée les résultats obtenus par le biais des analyses de régression et des analyses multi-niveaux, notamment à partir d'articles scientifiques
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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 modèle linéaire général et la régression multiple
    - Rappel de notions de statistique inférentielle
    - Comparaison de modèles et inférence dans les modèles à un paramètre
    - Comparaison de modèles dans les modèles à un prédicteur : la régression simple
    - Comparaison de modèles dans les modèles à plusieurs prédicteurs : la régression              multiple
    - Les modèles non-linéaires : les interactions en régression
    - Comparaison de modèles dans les modèles avec paramètres catégoriels : l'analyse de variance et les contrastes
    - Comparaison de modèles dans les modèles avec paramètres catégoriels et continus : l'analyse de covariance
    - Comparaison de modèles dans les modèles avec observations non indépendantes
    - Données problématiques et transformations
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Examen écrit sous forme de questions à résoudre et réalisé en salle informatique avec possibilité d'exploiter toute l'information voulue (hors Internet) comme le manuel, les notes de cours, des formulaires, etc. Le format est toutefois susceptible d'être adapté en fonction des contraintes sanitaires.
Autres infos
Avoir une connaissance de base des méthodes et des analyses
LPSP1012 Méthodologies de l'observation
LPSP1210 Méthods de la recherche
LPSP1011 Statistique : Analyse descriptive de données quantitatives 
LPSP1209 Statistique, inférence sur une ou deux variables 
LPSP1212 Psychométrie 
LPSP1306 Statistique: Analyse descriptive et modélisation GLM de données multivariées  LPSP1307 Psychodiagnostic et travaux pratiques sur les tests         
LPSP1308 L'entretien psychologique           
LPSP1309 Déontologie de la pratique psychologique 
Ressources
en ligne
Matériel disponible sur Moodle, en ce compris des données et le matériel relatif aux travaux pratiques
Support de cours
  • Judd, C.M., McClelland, G.H., Ryan, C.R., Muller, D., & Yzerbyt, V. (2018). L’analyse de données: Une approche par comparaison de modèles.
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 de l'éducation

Mineure en statistique et science des données

Master [120] en sciences psychologiques

Master de spécialisation en méthodes quantitatives en sciences sociales