Durée
30h Th, 30h Pr
Nombre de crédits
| Master en sciences psychologiques, à finalité | 6 crédits |
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
La formulation de théories de plus en plus complexes dans le domaine des sciences humaines ainsi que l'analyse quantitative des données sur base de ces théories sont facilitées aujourd'hui, d'une part, par des méthodes d'analyse statistique sophistiquées et, d'autre part, par l'existence de logiciels statistiques spécifiques et adéquats. Dans ce contexte, la modélisation par équations structurales permet essentiellement de confirmer la validité de théories faisant intervenir des situations complexes, notamment caractérisées par la présence de variables latentes ou inobservées. Ces méthodes de modélisation d'équations structurales sont également connues sous les noms "d'analyse des structures de covariance" et de "modélisation causale".
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
L'objectif principal du cours est de familiariser les étudiants aux concepts de base et procédures utilisées dans la spécification, l'identification, l'estimation et l'ajustement de modèles structuraux.
Ces notions seront illustrées à l'aide d'exemples concrets.
Le cours permettra aux étudiants d'utiliser le package "Lavaan" du logiciel R pour Windows et Mac tout en minimisant l'utilisation de l'algèbre matricielle qui sert normalement de base à ce type de modélisation.
Savoirs et compétences prérequis
Posséder une connaissance de base en statistique. La connaissance des notions de régression linéaire et d'analyse factorielle est un atout supplémentaire.
Etre familier avec l'utilisation d'un logiciel statistique.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le cours est organisé sous forme d'exposés théoriques et de travaux pratiques. Des exercices sont proposés dans le cadre de ceux-ci et sont résolus par un travail individuel sur ordinateur.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Explications complémentaires:
Chaque séance de cours sera dispensée en présentiel à la salle CAFEIM (B32). Elle sera complétée par des exercices à réaliser en séance, exercices dont le correctif sera fourni et par des exercices complémentaires en ligne (eCampus).
De plus, l'utilisation du langage R et du package "lavaan" permet à chaque étudiant de travail sur son ordinateur personnel.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Pérée F.P., Analyse confirmatoire des modèles à variables latentes (Analysis of covariance models), Utilisation du logiciel R (package Lavaan), Syllabus du cours, Editions de l'Université de Liège, janvier 2022
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes )
Explications complémentaires:
L'évaluation a lieu à la fin de l'année académique. L'évaluation se réalise par une épreuve écrite d'une durée de trois heures où chaque étudiant doit résoudre seul, sur ordinateur, plusieurs problèmes concrets d'application de la statistique.
Les étudiants disposent des notes de cours, de leurs notes personnelles et d'exemples de programmes.
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Contacts
UNIVERSITE DE LIEGE Service de Psychologie Quantitative Sart Tilman B32 Quartier AGORA Place des Orateurs, 2 B-4000 Liège Belgique Tél : 04/366 22 31 e-mail : fperee@uliege.be