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Approfondissement de l'analyse des données
Parcours : Inégalités, discriminations, enquêtes, terrains (INEDITE)

    • Cours (CM) 18h
    • Cours intégrés (CI) -
    • Travaux dirigés (TD) -
    • Travaux pratiques (TP) -
    • Travail étudiant (TE) -

    Langue de l'enseignement : Français

    Enseignement proposé : en présentiel enrichi de ressources pédagogiques numériques

    Description du contenu de l'enseignement

    Le TD forme à l’utilisation du logiciel R, logiciel gratuit, open-source, multiplateforme et généraliste de traitement de données. Les séances abordent les rudiments de langage et les fonctions de base pour construire et transformer des données quantitatives et pour mettre en œuvre des outils simples et avancés d’analyse.

     

    Compétences à acquérir

    Construire et traiter des données avec R.

     

    Bibliographie, lectures recommandées

    Adler J. 2012. R in a Nutshell. A Quick Desktop Reference. Sebastopol, O’Reilly.
    Chang W. 2018 (2ème éd.). R Graphics Cookbook. Practical Recipes for Visualizing Data. Sebastopol, O’Reilly.
    Cornillon P.-A. et al. 2012 (3ème éd.). Statistiques avec R. Rennes, PUR.
    Teetor P. 2012. R Cookbook. Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics. Sebastopol, O’Reilly.
    Wickham H. & Grolemund G. 2017. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Sebastopol, O’Reilly. (http://r4ds.had.co.nz)


     

    Pré-requis obligatoires

    Connaissance des outils descriptifs et inférentiels abordés dans les cours de méthodes quantitatives de licence, connaissance des données et des méthodes quantitatives usuelles en sciences sociales.

    Quelques références introductives :
    Lebaron F. 2006. L’enquête quantitative en sciences sociales : recueil et analyse des données. Paris, Dunod.
    Lemercier C. & Zalc C. 2007. Méthodes quantitatives pour l’historien. Paris, La Découverte.
    Martin J. L. 2018. Thinking Through Statistics. Chicago, The University of Chicago Press.
    Sagalnik M. J. 2018. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton & Oxford, Princeton UP.
    Selz M. & Maillochon F. 2009. Le raisonnement statistique en sociologie. Paris, PUF.

    Contact

    Faculté des sciences sociales

    22, rue René Descartes
    67084 STRASBOURG CEDEX
    0368856617

    Formulaire de contact

    Responsable

    Thomas Collas


    Parcours : Inégalités, discriminations, enquêtes, terrains (INEDITE)

    Le 31 janvier 2023
    De 18h30 à 20h00
    Salle 21 au 1er étage. Institut d’Anatomie Pathologique, Hôpital Civil, Strasbourg.
    janv. 1 2023

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