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Mathématiques 4 appliquées aux sciences sociales (MIASS241_2_22)
Aperçu des sections
Section 1
SEMAINE 1
Comment inférer à toute une population les résultats obtenus sur des données d'échantillon aléatoire?
Leçon 1. Introduction à l'inférence statistique
- Différencier l’échantillon aléatoire de l’échantillon non aléatoire
- Savoir ce qu’est une distribution d’échantillonnage
- Comprendre la logique de l’estimation d’un paramètre: estimation ponctuelle et par intervalle de confiance
- Estimer une moyenne ou un pourcentage d’une population à partir de la moyenne ou du pourcentage d’un échantillon
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Labo 1. À l’aide d’Excel, calculer l’erreur-type, la marge d’erreur et l’intervalle de confiance d’une statistique (moyenne, proportion), les représenter graphiquement par la barre d’erreur afin de comparer des groupes eu égard à une variable quantitative.
Section 2
SEMAINE 2
Comment approfondir l'analyse de tableaux reliant deux variables catégorielles à l'aune du chi-carré et des mesures d'association?
Leçon 2. Tableaux bivariés et test du chi-carré
- Justifier, définir et reconnaître les situations de recherche où leur utilisation est requise
- Décrire des données mettant en relation deux variables qualitatives à l’aide d’un tableau croisé en fréquences, puis calculer les pourcentages
- Effectuer un test d’hypothèse du chi-carré sur des données de tableaux croisés
- Déterminer la signification statistique d’une relation à l’aide des valeurs calculée et critique du chi-carré
- Déterminer la signification réelle d’une relation à l’aide des mesures d’association comme le coefficient de contingence C
Lectures suggérées : Fox, p.149 ; pp. 154-167 ; pp.169-175
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Labo 2. À l’aide d’Excel, établir et visualiser la relation entre deux variables qualitatives au moyen des tableaux croisés et diagrammes en bâtons groupés ou divisés, construire une table statistique de la distribution du chi-carré, tester la signification statistique de la relation (chi-carré) et mesurer sa signification réelle (Coefficient de contingence).
Section 3
Leçon 3. Comparaison de deux moyennes: test t
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Justifier, définir le test t et reconnaître les situations de recherche où son utilisation est appropriée
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Effectuer et interprétez un test t de Student
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Différencier un test bilatéral d’un test unilatéral et être en mesure de les utiliser de façon appropriée
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Reconnaître les conditions d’application du test t de Student
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Labo 3. À l’aide d’Excel, construire une table statistique du t de Student, construire et interpréter des tableaux et diagrammes de moyennes illustrant la différence entre deux moyennes, tester cette différence au moyen du test t de Student, et en mesurer l’intensité au moyen de l’êta-carré.
Section 4
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Labo 4. À l’aide d’Excel, construire une table statistique du F d’ANOVA, construire et interpréter des tableaux et diagrammes de moyennes illustrant des différences entre trois moyennes ou plus, tester ces différences au moyen de l’ANOVA, en mesurer l’intensité au moyen de l’êta-carré.
Section 5
SEMAINE 5
Synthèse et révision en vue de la préparation de l'examen
Retour sur le TP
Section 6
SEMAINE 6
Examen: statistiques inférentielles uni-bivariées (séances 1, 2, 3, 4)
mercredi 29 juin, 10 h à 12 h.
Salle à déterminer!