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Année académique 2014-2015Données en date du : 18/12/2014
PEDA0051-2  Analyse multivariée pour plans d'échantillonnages complexes

Durée :  30h Th, 30h Pr
Nombre de crédits :  
Nom du professeur :  Christian Monseur
Langue(s) du cours :  
Langue française
Organisation et évaluation :  
Enseignement durant l'année complète
Contenus du cours :  
Ce cours a pour objet d'initier les étudiants:
1. aux plans d'échantillonnage complexes et aux méthodes de ré-échantillonnage pour l'estimation de la variance d'échantillonnage;
2. aux méthodes d'analyses multi-niveaux.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) du cours :  
Les étudiants devront être capables :
1. De concevoir un plan d'échantillonnage qui minimise la variance d'échantillonnage et les frais de recueil de données tout en permettant de répondre aux questions de recherche et à d'éventuelles restrictions méthodologiques ;
2. D'analyser les données pour estimer l'éventuel biais dû à la non-réponse et de compenser cette non-réponse par un ajustement pondéral ;
3. De générer des réplications pondérales pour l'estimation de la variance d'échantillonnage;
4. De conduire des analyses selon des modèles de régression multi-niveaux avec effets fixes et effets aléatoires (avec la version étudiante de HLM) ;
5. De s'initier à la littérature scientifique qui recourt à ces modèles de régression multi-niveaux. A cette fin, un dossier de lecture d'articles sera mis à la disposition des étudiants.
Prérequis et corequis / Modules de cours optionnels recommandés :  
La régression linéaire
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :  
Travaux de groupes, travaux individuels, séminaires et exposés
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :  
Présential
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :  
Aucune
Modalités d'évaluation et critères :  
Les étudiants devront:
1.tirer un échantillon qui respecte les finalités de la recherche et qui minimise la variance d'échantillonnage;
2. conduire des analyses de régression multi-niveaux pour répondre à des hypothèses données.
Stage(s) :  
Aucun
Remarques organisationnelles :  
Aucune
Contacts :  
Christian Monseur
++ 32 4 366 20 95
cmonseur@ulg.ac.be



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