Techniques de traitement quantitatif des données d’enquête – niveau 2

Etienne ROUSSEL
Consultant en stratégie, Wakuroo (traitement et analyse des données d’enquêtes et de sondages)

Objectif pédagogique

L’objectif du cours est d’initier les étudiants aux principales méthodes d’analyse de données quantitatives, appliquées sur des données réelles, à l’aide du logiciel SPSS. L’enseignement inclut un rappel des concepts statistiques de base et des principes d’utilisation du logiciel SPSS et se concentre ensuite sur l’application à des cas concrets (sous forme de TD), permettant aux étudiants de réaliser et d’interpréter les résultats des analyses statistiques usuelles (statistiques descriptives et inférentielles, régression linéaire et logistique, analyses factorielles et classification).

Plan de cours

  1. Définition des principaux concepts liés aux enquêtes quantitatives
  2. Introduction au logiciel SPSS
  3. Manipulation des données (Import et export, création et transformation de variables, fusion et filtrage de tables, redressement d’échantillon)
  4. Statistiques descriptives (tableaux à plat et croisés, principaux indicateurs de tendance centrale et de dispersion, corrélations)
  5. Eléments de statistiques inférentielles (théorie des tests, comparaison de moyennes et de proportions, Chi²)
  6. Introduction à la régression linéaire et à la régression logistique
  7. Analyses Factorielles et Classification

Modalités de contrôle des connaissances

Contrôle continu et projet individuel réalisé tout au long de l’année. Traitement et analyse d’un fichier de données réelles (fichiers INSEE, Open Data) à l’aide du logiciel SPSS, permettant de mettre en œuvre les acquis du cours. Le travail réalisé est suivi d’une présentation écrite et orale des résultats.

Références bibliographiques

  • Pascal Ardilly, Les techniques de sondage, Technip 2006
  • Documentation de SPSS, accessible à l’URL : support.SPSS.com/documentation
  • Olivier Decourt, SPSS L’essentiel, Dunod, 2011
  • Bernard Py, Statistique descriptive : Nouvelle méthode pour bien comprendre et réussir, Economica 2007
  • Stéphane Tuffery, Data mining et statistique décisionnelle, Technip, 2012