Programme Quantilille 2023

Les deux modules de cette année sont :

1. Analyses géométriques des données en sciences sociales
2. Les méthodes multiniveaux ou comment articuler individus et contextes

Module nº 1 : Analyses géométriques des données en sciences sociales

Le module Analyses géométriques des données en sciences sociales répond à de réelles attentes de formation des chercheur·es et jeunes chercheur·es en sciences sociales. Le dernier module ayant en partie intégré l’usage des méthodes de réduction de dimensionnalités date de 2018. L’objectif de ce module sera d’exposer les enjeux scientifiques et techniques des méthodes d’analyse factorielles mais aussi leur histoire, leurs appropriations et usages en France et à l’international, leurs atouts et limites.

Ces enjeux seront abordés à travers la présentation des différents usages des méthodes d’analyse géométrique des données : pré-traitement de l’information (feature extraction), exploration des données, synthèse de l’information, objectivation statistique d’un modèle théorique. Ces méthodes seront articulées aux techniques de clustering et de construction de typologie. Le module sera également l’occasion de découvrir les développements les plus récents, tels que les librairies de présentation de graphiques (explorer), les méthodes d’imputation des valeurs manquantes (missMDA), de traitement des modalités rares ou sans intérêt (ACM spécifiques), ainsi que la Class Specific Analysis (CSA) pour l’étude de sous-nuages d’individus.

Le module sera tourné vers la mise en pratique à partir de données empiriques. Une attention particulière sera portée à la préparation des données et aux implications concrètes des choix de recodages. Les ateliers pratiques seront réalisés de préférence sur des outils libres, accessibles, présentant les méthodes les plus innovantes et partagés dans la communauté scientifique (en particulier le langage R et le logiciel RStudio) mais offriront aussi une initiation à d’autres outils incontournables pour la réalisation d’analyses factorielles (SPAD) afin que les participant·es puissent poursuivre leurs activités sur les solutions les plus appropriées dans le cadre de leurs travaux.

Ce module est co-organisé par Nicolas Robette (UVSQ) et Cécile Rodrigues (CNRS).

Programme

Lundi 26 juin

Présentation de l'école et de PROGEDO (session commune) (9h–10h30)

Présentation du module (10h30–12h)

L'AGD pour les sciences sociales (14h–17h)
Julien Duval

Mardi 27 juin

Construction et préparation des données pour les analyses factorielles (9h–12h)
Julien Duval

L'AGD chez les historien·nes et pour les analyses prosopographiques (14h–17h)
Amélie Marissal

Mercredi 28 juin

Développements et usages de l'AGD à l'internationale (9h–12h)
Johs Hjellbrekke

ACM spécifique, CSA et articulation ACM-clustering (14h–17h)
Johs Hjellbrekke

Jeudi 29 juin

L'AGD en sciences politiques, construction d'échelles d'attitudes (9h–12h)
Viviane Le Hay

L'AGD pour le traitement des questions ouvertes (14h–17h)
Bénédicte Garnier

Vendredi 30 juin

Modèles non-linéaires (9h–12h)
Julien Boelaert

Mises en pratique sur les projets des participant·es (14h–17h)
Nicolas Robette et Cécile Rodrigues

Module nº 2 : Les méthodes multiniveaux ou comment articuler individus et contextes

Les méthodes multiniveaux, initialement développées en biologie et importées dans les sciences sociales par la sociologie de l’éducation notamment, visent à prendre en compte un ou des contextes dans l’analyse de données individuelles. Il s’agit plus précisément de mesurer et de comparer l’influence du contexte sur un phénomène.

Ces méthodes consistent dès lors en une extension des modélisations statistiques traditionnelles qui ne prennent en compte que des données individuelles ou que des données agrégées.

Le développement des enquêtes internationales et européennes et, au sein d’un même pays, la nécessité de mesurer les effets des contextes locaux ou institutionnels sur un phénomène rendent ces méthodes multiniveaux particulièrement intéressantes pour les chercheur·es de toutes les disciplines des sciences sociales.

Cependant, le recours à ces méthodes en sciences sociales, très répandues dans les pays anglo-saxons, demeure encore aujourd’hui trop rare en France, si l’on excepte quelques disciplines (démographie, géographie, sociologie de l’éducation, épidémiologie, économie). Dès lors, ce module vise à en exposer les fondements, les usages et les limites à l’ensemble des chercheur·es en sciences sociales francophones.

Ce module est organisé par Pascal Bressoux (Université Grenoble Alpes) et Tristan haute (Université de Lille)

Programme

Lundi 26 juin

Présentation de l'école et de PROGEDO (session commune) (9h–10h30)

Présentation du module (10h30–12h)
Jérémy Bouillet, Tristan Haute

Introduction à l'usage d'un langage statistique et des modèles de régression (14h–17h)
Jérémy Bouillet

Mardi 27 juin

Introduction aux modèles multiniveaux (9h–12h)
Pascal Bressoux, Laurent Lima

Mise en pratique des modélisations multiniveaux (14h–17h)
Pascal Bressoux, Laurent Lima

Mercredi 28 juin

Introduction aux modèles multiniveaux (9h–12h)
Pascal Bressoux

Mise en pratique des modélisations multiniveaux (14h–17h)
Pascal Bressoux, Laurent Lima

Jeudi 29 juin

Introduction aux modèles multiniveaux (9h–12h)
Pascal Bressoux

Mise en pratique des modélisations multiniveaux (14h–17h)
Pascal Bressoux, Laurent Lima

Vendredi 30 juin

L'intérêt des modèles multiniveaux pour saisir l'influence de contextes géographiques (9h–12h)
Clémentine Cottineau, Julie Vallée

Mise en pratique (14h–17h)
Clémentine Cottineau, Julie Vallée