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Methodes quantitatives varone amp passy printemps 2021 ld 2

Méthodes quantitatives Florence Passy et Sacha Varone Table des matières Introduction Di ?érents exemples pour comprendre ce que sont les statistiques Objectifs de cet enseignement Utilité d ? une telle formation Pourquoi les méthodes sont-elles importantes Méthodes quantitatives écueils à éviter Compétences visées I Les méthodes quantitatives une introduction ré exive Pourquoi sont-elles importantes Histoire et développements des méthodes quantitatives en sciences sociales États et statistiques Société et statistique Di ?érenciation ?n ème Divorce consommé Conséquences de ce passé commun Quantitatif et recherche empirique Sciences sociales et statistique Que conclure Méthodes quantitatives et qualitatives des épistémologies distinctes Méthodes quantitatives Méthodes qualitatives Méthodes quantitatives et qualitatives Que conclure II Processus de construction d ? une recherche quantitative Causalité théorie et empirie sous tension Pratiques de la recherche Rappel Causalité au c ?ur de la démarche quantitative O? est le problème Tension entre théorie et empirie Identi ?er une cause Problèmes concrets pour la recherche Qu ? entendons-nous par modèle causal Causalité et recherche empirique Conclusion Dessins de recherche quantitatifs ou comment ma? triser la causalité Dessin de recherche Dessins et démarche causale Contrôle externe Contrôle externe Synthèse Contrôle interne Contrôle de la causalité Synthèse Contrôle de la causalité Bilan CDessin de recherche Comment choisir Des concepts aux mesures un travail d ? opérationnalisation Qu ? est-ce que c ? est Que faut-il opérationnaliser Est-ce important Point d ? articulation Passage obligé Enjeux Deux erreurs de mesure Validité Comment faisons-nous Elaboration conceptuelle Propriétés d ? un concept Implications et enjeux Comment s ? y prendre Exemple Compétence politique Que conclure Spéci ?er les dimensions Déconstruction du concept Implications et enjeux Sélection des indicateurs Ultime étape de l ? opérationnalisation Enjeu clé Combien d ? indicateurs E ?et discriminant I Des indicateurs qui discriminent E ?et discriminant II Formation des indices Deux erreurs de mesure Erreur au niveau théorique Erreur au niveau empirique Opérationnalisation et théorie Conclusion III Processus de récolte des données Introduction enjeux de la collecte et types de données Collecte de données Enjeux Systématicité Qualité des données Réplicabilité Di ?érents types de supports Créativité et imagination Des mots aux chi ?res Données primaires vs secondaires Données exhaustives vs échantillonnées Données individuelles vs agrégées Conclusion Elaboration d ? un questionnaire standardisé Buts Enjeux Mesures Erreurs de mesure Fiabilité Non- ?abilité CQuestionnaire standardisé Récolte d ? information Di ?cultés Que mesure-t-on Trois volets clés Formulation des questions Enjeux Peut-on y répondre Veut-on y répondre Fiabilité Fiabilité et Validité Solutions Fiabilité et Validité Désirabilité sociale a ?ecte les résultats Solution Synthèse Format des réponses Enjeux Peut-on y répondre Quelle qualité statistique Sont-elles discriminantes Synthèse Structure du questionnaire Enjeux Ordre des questions Batteries de questions Structure des sections Longueur Synthèse Pré-test Pré-tester Quoi Conclusion Echantillon logiques et procédures d ? échantillonnage Représentativité de l ? échantillon Dé ?nition de la population étudiée Taille de l ? échantillon Variabilité de l ? échantillon Méthodes empiriques Méthodes probabilistes Traitement préalable des données IV Analyses des données et interprétation des résultats Introduction Niveaux d ? analyse DÉFINITIONS