Principes, applications et interprétations de différentes techniques de modélisation statistique, classiques ou avancées, linéaires ou non linéaires,...
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Principes, applications et interprétations de différentes techniques de modélisation statistique, classiques ou avancées, linéaires ou non linéaires, incluant les modèles par les moindres carrés ordinaires, les modèles logit (logistiques), les modèles multiniveaux (hiérarchiques). Méthodologie progressive, avec de nombreux exemples Logiciels utilisés : MLwin et SAS (transposable en SPSS). Illustré par des tableaux et des captures d'écrans. Destiné aux étudiants et chercheurs en sciences de l'éducation, économie, psychologie, STAPS (sciences et techniques des activités physiques et sportives), méthodologie statistique, sociologie, démographie, géographie, agronomie et biologie.
Sommaire
Esquisse d'une épistémologie de la modélisation statistique en sciences sociales
Modéliser des relations simples
Modéliser des relations multiples
Modéliser des interactions et des non-linéarités
Modéliser des variables-réponses qualitatives : la régression logistique
Modéliser des données hiérarchisées : les modèles multiniveaux
Modéliser des données complexes : les extensions des modèles multiniveaux
Pascal Bressoux : professeur à l'Université Pierre-Mendès-France de Grenoble, directeur du Laboratoire des Sciences de l'Éducation de l'Université Pierre-Mendès-France.
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