Annales

QCM_L2_statistique_janvier_2017

QCM_L2_statistique_juin_2017_

 

 

 

 

Explication d'une variable quantitative par une variable qualitative 

(analyse de la variance ou ANOVA)

TD_Influence des émotions sur la formation de faux souvenirs

TD_Troubles perceptifs et reconnaissance de visages

 

Quelques documents utiles pour préparer les TD de statistique en L2 

TD_03__série_TV_et_jeu_vidéo_

TD 04__reconnaissance_de_visages_et_sexe_des_sujets_ 

 TD_05__sexe_et_jeu_vidéo_

 

Merci aussi à tous ceux et à toutes celles qui ont respecté

l'horaire de leur groupe pour les TD de statistique

 

Vérifiez votre inscription via la plateforme Gigue

http://gigue.univ-amu.fr/GIGUE

 

Voici, pour rappel, l'horaire prévu pour chaque TD de statistique :

- JEUDI 

de 8h00 à 10h00, GROUPE 3, salle A225

de 10h00 à 12h00, GROPUE 4, salle E103

de 12h00 à 14h00, GROUPE 2,  salle B114

de 14h00 à 16h00, GROUPE 1, salle A202

et de 16h00 à 18h00, GROUPE 5, salle B116

 

- VENDREDI

de 8h00 à 10h00, GROUPE 6, salle B116

de 10h00 à 12h00, GROPUE 10, salle E003

de 12h00 à 14h00, GROUPE 8,  salle B202

de 14h00 à 16h00, GROUPE 7, salle B118

et de 16h00 à 18h00, GROUPE 9, salle B116


 

 

Responsable des CM : Abdessadek El Ahmadi, MC
adel : abdessadek.el-ahmadi@univ-amu.fr
Responsable des TD : Jean-Luc Péris Y Saborit, MC
adel : jean-luc.peris@univ-amu.fr

Les Cours Magistraux seront assurés dans le Grand Amphi, à Marseille Saint-Charles, les mardis de 11h00 à 13h00.
 
Les Travaux Dirigés ont été programmés sur les jeudis et vendredis, toute la journée entre 8h00 et 18h00, y compris sur le temps de midi;

 

 Voici ci-dessous trois textes résumant les méthodes qui seront présentées cette année (2017-2018). Les notes de cours ci-dessous sont celles du cours présenté en 2016-2017:

Celui-ci vous aidera à faire le point sur la régression linéaire simple, à savoir l'explication d'une variable quantitative par une autre variable quantitative (voir également les chapitres 1, 3 et 6 de Bennani-Dosse (Statistique bivariée avec R).
 

Psy_C7_(2016_2017) Deuxième_partie

 

Ce deuxième texte présente l'analyse de la variance, à savoir l'explication d'une variable quantitative par une variable qualitative (voir également les chapitres 7 et 6 de Bennani-Dosse).
Ce texte présente également les fondements du test de linéarité (lorsqu'il est applicable bien sûr) qui permet de voir dans quelle mesure la relation fonctionnelle mise en évidence par l'analyse de la variance peut être réduite à une relation linéaire mise en évidence par la régression linéaire.
Enfin, ce texte se termine par une présentation succinte de l'intérêt de la régression polynomiale.
 
Cette troisième et dernière partie présente :

1. Les conditions d'application du modèle linéaire général dont la Régression et l'Analyse de la Variance ne sont en fait que des cas particuliers;
 
2. L'explication d'une variable qualitative par une autre variable qualitative (méthode connue également sous le nom de Analyse des Correspondances Simple). Cette thématique fait partie du chapitre 2 de Bennani-Dosse, pages 23-34. Remarquez que les indices d'association présentés par Bennani-Dosse (pages 36-37) ne font pas l'objet du cours de la L2, on leur préfère l'unique coefficient de détermination f_carré (ou son équivalent populationnel phi_carré), avec la particularité que ce coefficient n'est pas symétrique (en général la détermination de A par B n'est pas égale à la détermination de B par A).
 
Cette troisième partie se termine par la comparaison des 3 coefficients de détermination rencontrés cette année, lorsque ces trois coefficients sont calculables sur un même jeu de données, bien sûr :
- le Rho_carré, c'est celui qui est obtenu lors de l'explication d'une variable quantitative par une autre variable quantitative (méthode de régression linéaire);
- le Eta_carré, c'est celui qui est obtenu lors de l'explication d'une variable quantitative par une variable qualitative (méthode d'analyse de la variance);
- et le Phi_carré, c'est celui qui est obtenu lors de l'explication d'une variable qualitative par une variable qualitative (méthode d'analyse des correspondances simple).
 
Vous aurez noté que nous n'avons pas eu le temps l'année dernière (2016-2017) d'aborder le chapitre de l'explication d'une variable qualitative par une variable quantitative, c'est-à-dire la méthode connue sous le nom d'Analyse Discriminante, méthode qui nous aurait permis d'exposer le coefficient de détermination delta_carré.
Ce chapitre est prévu au programme de la Licence 3.
 
Le cours de "statistique & stochastique" a donc repris dès l'année dernière son ancien intitué "Eléments de statistique appliquée".
 
Y seront exposées principalement les méthodes simples, les méthodes bivariées (voir Bennani-Dosse) :
 
1 - introduction aux phénomènes stochastiques et au raisonnement statistique
2 - estimation ponctuelle et par intervalle de confiance
3 - épreuve d'hypothèse
4 - introduction au modèle linéaire général simple (explication d'une variable par une autre variable)
    4.1 - régression simple (régression linéaire, exponentielle, logarithmique, puissance); coefficient de détermination Rho_carré et Statistiques de Fisher et de Student
    4.2 - analyse de la variance simple; coefficient de détermination Eta_carré et Statistiques de Fisher et de Student 
    4.3 - analyse discriminante simple; coefficient de détermination Delta_carré et Statistique Chi2
    4.4 - analyse des correspondances simple; coefficient de détermination Phi_carré et Statistique d'indépendance Chi2
5 - conclusion : comparaisons de ces différents coefficients de détermination; par exemple test de linéarité pour comparer Eta_carré et Rho_carré.
 
Il est prévu que les cours ainsi que les TD soient illustrés par des démonstrations avec le logiciel gratuit R (+ Rcmdr + quelques plugins). Faute de pouvoir disposer de salles informatiques, les étudiants sont invités à faire les exercices, chez eux, sur leur propre machine, avec l'aide de ce logiciel ou d'un tableur.
 
Pour télécharger le logiciel R sur Windows : https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Il existe d'autres logiciels libres, je vous conseille le plus récent d'entre eux et sans doute le plus intéressant pour des enseignements de statistique en Licence : 

Vous trouverez également des vidéos présentant l'utilisation de ce logiciel. Voici la première de ces vidéos

https://www.youtube.com/watch?v=ydZkt3qDp3g

l'auteur de ces vidéos est Mlle Lotje van der Linden (ex-ATER en psychologie cognitive et statistique, Université d'Aix-Marseille).

 

L'ouvrage que je conseille pour la Licence 2 est l'ouvrage suivant. Il complète parfaitement les notes de cours disponibles ci-dessus en pdf.

Bennani-Dosse, M. (2011).

Statistique bivariée avec R.

Presses Universitaires de Rennes, 296 p.
Pourquoi le choix de cet ouvrage ?
Cet ouvrage présente les principales méthodes statistiques permettant d'étudier la liaison entre deux variables. Tout en restant à un niveau élémentaire, il forme un ensemble relativement complet sur la question.
L'organisation de cet ouvrage (constitué de neuf chapitres et trois annexes) est déclinée selon la nature qualitative, quantitative ou ordinale des variables. Les développements de chaque chapitre s'appuient sur un exemple concret qui permet au néophyte de bien comprendre les notions introduites. La présence de commandes avec le logiciel libre R, d'exercices corrigés et d'un chapitre consacré à deux études de cas constituent une facilité offerte au lecteur dans la mise en pratique et l'assimilation des concepts. À la fin de chaque chapitre, des compléments sont présentés permettant au lecteur qui le souhaite d'aller plus loin ou d'approfondir certains points.
Cet ouvrage est adapté aux programmes de statistique appliquée d'une deuxième année de licence en sciences sociales, en sciences psychologiques, en sciences économiques et en sciences biologiques. Bien qu'il ait été rédigé pour s'adresser à des étudiants en Mathématiques Appliquées aux Sciences Sociales (MASS), Administration Économique Sociale (AES), écoles d'ingénieurs, de commerce ou de gestion, cet ouvrage s'adresse en fait à tout type de public désirant maîtriser les "éléments de statistique appliquée sans disposer d'un bagage mathématique nécessairement très élevé.