Recueil de données et statistiques 1

Ce cours abordera les points suivants :

• Introduction à la conception méthodologique d'une étude, à la méthode hypothético-déductive et à la démarche expérimentale
• Conditions optimales du recueil de données et contrôle de qualité des données
• Statistiques descriptives et visualisation des données
• Statistiques inférentielles : conditions d’utilisation et familiarisation avec des tests paramétriques (ex. Test t de Student, ANOVA, corrélation et régression) et non-paramétriques
• Interprétation et rédaction des résultats
• Familiarisation avec l’utilisation de logiciels d’analyse statistique

Ce cours aura pour objectif de fournir les bases théoriques et pratiques de l’analyse statistique de données de différente nature (ex. comportementales, neurophysiologiques, données de corpus). En outre, ce cours visera un gain d’autonomie dans la conception méthodologique d'une étude et dans le choix d’outils d’analyses statistiques appropriés en fonction de la nature des données et du dessin expérimental.

Ce cours visera également une amélioration des compétences en interprétation et présentation (visualisation, rédaction) des résultats.

M3C en deux sessions
• RÉGIME STANDARD session 1: Mixte: CC 50% Contrôle Continu: au moins 2 notes+ CT 50% Contrôle Terminal: 1 seule note, évaluation
• RÉGIME DÉROGATOIRE session 1: CT 100% Contrôle Terminal: 1 note, évaluation Ecrite 1h30.
• REGIME STANDARD Session 2 (dite de 2nd chance): CT 100% Contrôle Terminal: 1 note, évaluation Ecrite 1h30.

Dans le cadre de cet EC, sauf autorisation expressément formulée par l'enseignant.e, l’usage de l’IA pour aider à la réalisation des travaux de contrôle continu soumis à évaluation est interdit. Les étudiant.e.s n’ont pas le droit de faire appel à une IA générative à des fins de documentation, recherche d’idées, construction, rédaction ou édition.

Idéalement avoir suivi un cours d'initiation aux méthodes statistiques et d'analyse, et de visualisation de données, en Licence.

• Compétences en méthodologie expérimentale, en statistiques descriptives et en statistiques inférentielles de base
• Sélection des outils d’analyse statistique appropriés en fonction de la nature des facteurs étudiés et de la conception méthodologique d'une étude
• Interprétation et rédaction d’une conclusion descriptive et inférentielle qui s’inscrit dans une démarche hypothético-déductive

• Howell, D. C. (2008). Méthodes statistiques en sciences humaines. Traduit par M. Rogier, V. Yzerbyt, & Y. Bestgen. Editions de Boeck
• La méthode expérimentale (2003). In S. Nicolas (dir.), La psychologie cognitive (pp. 185-206). Paris : A. Colin (Coll. Campus)
• Solier, Clara, Lucille Soulier, et Nour Ezzedine (2023). Introduction Aux Statistiques En Sciences Du Langage: Traitement et Analyse de Donnees Avec R. Dunod
• Loerts, H., Lowie, W., & Seton, B. (2020). Essential statistics for applied linguistics: Using R or JASP. Bloomsbury Publishing
• Chapitre 2. La méthodologie en psychologie cognitive. In Habib, M., Lavergne, L., & Caparos, S. (2018). Psychologie cognitive: Cours, méthodologie, entraînement. Armand Colin

JASP : https://jasp-stats.org/
R : https://www.r-project.org/