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| PEDA0051-2 | Analyse multivariée pour plans d'échantillonnages complexes
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| Durée : | 30h Th, 30h Pr |
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| Nombre de crédits : |
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| Nom du professeur : | Christian Monseur |
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Langue(s) du cours :
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| Langue française |
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Organisation et évaluation :
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| Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier |
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Contenus du cours :
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| 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. |
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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) du cours :
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| 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. |
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Prérequis et corequis / Modules de cours optionnels recommandés :
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| La régression linéaire |
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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
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| Travaux de groupes, travaux individuels, séminaires et exposés |
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Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
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| Présential |
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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
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| Aucune |
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Modalités d'évaluation et critères :
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| 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. |
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Stage(s) :
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| Aucun |
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Remarques organisationnelles :
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| Aucune |
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Contacts :
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| Christian Monseur
++ 32 4 366 20 95
cmonseur@ulg.ac.be |
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