Statistiques avancées en psychologie des apprentissages

L’objectif de ce cours est de présenter un ensemble d’analyses statistiques couramment utilisées dans les recherches expérimentales et corrélationnelles en s’appuyant sur les logiciels Jamovi et R.
Le cours s’organise autour de deux grands axes :
1. Les analyses de régression
- Le modèle linéaire général : effets fixes, interactions, médiation, modèles mixtes
- Les approches d’inférence causale
2. Les modèles à variables latentes
- Analyse factorielle exploratoire
- Analyse factorielle confirmatoire
- Modélisation par équations structurelles

Savoir identifier à partir d’un jeu de données les analyses statistiques à réaliser. Calculer à l’aide d’un logiciel un modèle linéaire, une analyse factorielle exploratoire, une analyse factorielle confirmatoire, une modélisation par équations structurelles.

Session 1 : Devoir sur table. Ecrit - rédaction - durée 1h30

Session 2 : Devoir sur table. Ecrit - rédaction - durée 1h30

Dérogatoire : Devoir sur table. Ecrit - rédaction - durée 1h30

Répartition de la note finale : 100%

Statistiques inférentielles et descriptives

Savoir identifier à partir d’un jeu de données les analyses statistiques à réaliser. Calculer à l’aide d’un logiciel un modèle linéaire, une analyse factorielle exploratoire, une analyse factorielle confirmatoire, une modélisation par équations structurelles.

Bonneville-Roussy, A., Fenouillet, F., & Morvan, Y. (2022). Introduction aux analyses par équations structurelles Applications avec Mplus en psychologie et sciences sociales, Paris : Dunod.
Bressoux, P. (2010). Modélisation statistique appliquée aux sciences humaines. Bruxelles, Belgique : De Boeck

Salle informatique; cours en ligne