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    Pour les étudiants de troisième cycle

    Méthodologies de recherche quantitative 2

    Anglais | 10 semaines

    Facilité

    Du nettoyage des données à la modélisation prédictive, passez au niveau supérieur en matière d'analyse quantitative en seulement 10 semaines en ligne !

    Parfait pour :

    Ce cours est idéal pour les étudiants de troisième cycle, les chercheurs en début de carrière et les professionnels qui souhaitent approfondir leurs connaissances en analyse statistique et élargir leurs compétences en recherche quantitative.

    Le cours « Méthodes de recherche quantitative 2 » s'appuie sur les concepts fondamentaux de la recherche quantitative et initie les participants aux techniques d'analyse de données de niveau intermédiaire et avancé. Dispense en ligne sur 10 semaines, ce cours permet aux apprenants d'acquérir des compétences pratiques en statistiques inférentielles, en nettoyage de données, en test d'hypothèses et en modélisation prédictive à l'aide d'ensembles de données réels. Il offre également une compréhension comparative des méthodes paramétriques et non paramétriques, permettant ainsi aux participants de prendre des décisions méthodologiques éclairées dans le cadre de leurs travaux de recherche.

    Apprentissage pratique :

    Ce cours met l'accent sur l'apprentissage actif et pratique. Les participants travailleront avec des ensembles de données réels afin de :

    • Nettoyer et préparer les données pour l'analyse
    • Effectuer des tests statistiques à l'aide d'outils logiciels conviviaux
    • Interpréter les résultats dans leur contexte et tirer des conclusions pertinentes
    • Postuler a été appris grâce à des exercices guidés, des études de cas et des discussions entre pairs.
    70 heures théoriques (5 à 7 heures par semaine).

    Sessions Live Zoom :

    Une session Zoom d'une heure chaque semaine.

    Groupe cible :

    Ce cours s'adresse aux étudiants de troisième cycle, aux chercheurs en début de carrière et aux professionnels de toutes disciplines qui souhaitent approfondir leurs connaissances en analyse statistique et élargir leurs compétences en recherche quantitative.

    Résultats d'apprentissage (quatre points principaux) :

    À la fin du cours, les participants seront capables de :

    • Faites la distinction entre recherche qualitative et quantitative, et entre données paramétriques et non paramétriques.
    • Postuler les concepts Postuler de la statistique inférentielle tels que les tests d'hypothèse, les valeurs p et les intervalles de confiance.
    • Effectuer le nettoyage des données, l'analyse factorielle exploratoire (AFE) et les tests de fiabilité à l'aide du coefficient alpha de Cronbach.
    • Sélectionner et réaliser les tests statistiques appropriés, notamment les tests t, ANOVA, Chi² et leurs équivalents non paramétriques.
    • Construisez des modèles prédictifs à l'aide d'une régression linéaire simple et identifiez les contextes dans lesquels utiliser des techniques avancées telles que la régression multiple et l'ANOVA à mesures répétées.

    Exigences :

    Afin de garantir une expérience d'apprentissage enrichissante, les participants doivent remplir l'une des conditions préalables suivantes :

    • Achèvement du module DIGI-FACE Méthodologies de recherche DIGI-FACE 1 ; ou
    • Connaissances de base avérées des concepts statistiques, notamment les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses de base et la maîtrise des logiciels statistiques.
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    Licence d'accès libre : CC-BY-SA

    Droits d'utilisation des modules génériques DIGI-FACE

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