Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales
Lundi 16 décembre 2024Lundi 16 décembre 2024
De 15h à 18h
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ENS, salle de conférence du centre de science des données
ENS-PSL 45 rue d'Ulm 75005Paris France
48.8418371, 2.3440403
Dernière séance du cours "Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales", assurée par Théo Boulakia.
Toute boîte à outils incomplète vous fait courir un risque : transformer l’or en plomb. Au fondement des modèles statistiques couramment enseignés, il y a une hypothèse forte : vos observations sont indépendantes. Dans la pratique, il arrive fréquemment que cette condition ne se vérifie pas. Et c’est une bonne chose. Les données de panel, par exemple, qui contiennent pour chaque individu de multiples observations, sont d’une grande richesse. En les abordant avec des outils standards, non seulement vous passerez à côté de leur potentiel, mais vous obtiendrez souvent des résultats bizarres ou contre-intuitifs. Fort heureusement, il existe des modèles taillés sur mesure pour ce genre de données. On les appelle, selon les cas : hierarchichal, mixed effects, multilevel, ou random effects models. Le principe en est très simple, les avantages immédiatement visibles. On en présentera de nombreux cas d’application, et on montrera comment les mettre en oeuvre dans un cadre bayésien.
Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales
S1 2024-2025.
Cours d'analyse de données en sciences sociales, délivré par Théo Boulakia. Les séances ont lieu le lundi, de 15h à 18h, dans la salle de conférences du Centre de Sciences des données (ENS-PSL, 45 rue d'Ulm, tout en haut de l'escalier B ou C).
Objectifs du cours: Ce cours propose une initiation à diverses méthodes quantitatives à partir d’enquêtes de sciences sociales. Chaque séance s’organise autour de la rencontre entre une question (sociologique, anthropologique, historiographique), des données et une méthode : cartographie, réduction de la dimensionnalité, partitionnement, analyse de séquences, analyse textuelle, statistiques bayésiennes. L’objectif du cours est d’acquérir une compréhension schématique de la mise en oeuvre de ces méthodes, de leurs mérites et de leurs limites. Comment représenter des données spatiales, des séquences temporelles ? Qu’apportent les statistiques bayésiennes qui manque à l’approche fréquentiste ? Comment analyser les propriétés morpho-synthaxiques d’un texte ? Comment passer d’un grand nombre de variables à un petit nombre de classes ? Ces questions se poseront en contexte, dans une dynamique d’ajustement entre données, méthode et question de recherche (une dynamique d’enquête). Les questions de programmation seront abordées seulement dans les grandes lignes, aucune expérience dans ce domaine n’est requise.
Modalités pratiques: Validation dans le cadre de la mineure "humanités numériques" du Programme gradué Humanités ou du DENS (6 ECTS). Possibilité d'assister en auditeur libre. Rendre un document de quatre pages appliquant une des méthodes découvertes en cours à ses propres données : présentation des données, intérêt de la méthode, mise en œuvre et interprétation. Les personnes n'ayant pas d'expérience en programmation seront assistées pour la mise en œuvre.
