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UE860 - Modélisation et identification causale


Lieu et planning


  • 48 bd Jourdan
    48 bd Jourdan 75014 Paris
    1er semestre / hebdomadaire, jeudi 10:00-13:00
    du 14 octobre 2021 au 13 janvier 2022
    Nombre de séances : 8


Description


Dernière modification : 16 mai 2021 21:57

Type d'UE
Enseignements fondamentaux de master
Disciplines
Méthodes et techniques des sciences sociales
Page web
https://master-sciences-sociales.ens.psl.eu/cursus-qess/#more-645 
Langues
français
Mots-clés
Méthodes quantitatives
Aires culturelles
-
Intervenant·e·s

Ce cours est proposé aux étudiant.e.s déjà familier.e.s des méthodes statistiques et du logiciel R, notamment des test, des régressions linéaires et logistiques.

La première partie est consacré aux méthodes d'analyses des variables qualitatives, la mesure des associations et l'évaluation des modèles statistiques, appliqué au cas des modèles log-linéaires. De nombreux exemples seront étudiés pour illustrer, entre autres, ce que l'on appelle aujourd'hui le paradoxe de Simpson et d'autres pièges d'interprétation causale des associations statistiques.

La deuxième partie du cours se concentre sur les méthodes économétriques permettant de faire des inférences causales, généralement vues plus robustes que les méthodes ordinaires: expériences randomisées, expériences naturelles, régressions par discontinuité, variables instrumentales.

Les données, le plus souvent des enquêtes INSEE, seront en général manipulées à l’aide du logiciel R (multi-plateforme, open-source et gratuit) et R studio.

Le cours est destiné aux élèves de l’ENS du département de sciences sociales et aux étudiants du parcours QES. Il est ouvert aux autres étudiants dans la limite des places disponibles. L’assiduité et la participation sont requises. Il est organisé autour de l'alternance d'un enseignement théorique et de la mise en oeuvre pratique des méthodes, sur ordinateur avec des données.

Il est recommandé aux étudiants de venir avec leur ordinateur portable sur lesquels ils auront installé les packages suivants : tidyverse, vcd, vcdExtra, systemfit, AER, plm, pglm, lfe.

8 séances de 3h, 10h-13h, à partir du 14 octobre, salle R1-08.

Séances les 14/10, 21/10, 04/11, 18/11, 25/11, 02/12, 09/12, 16/12, 06/01/22, 13/01/22.


Master


  • Séminaires de tronc commun – Sciences sociales-Quantifier en sciences sociales – M2/S3
    Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 6 ECTS
    MCC – La validation est constituée d’un mémoire de quelques pages dans lequel l’étudiant mettra en œuvre sur des données les techniques apprises dans le cadre du cours.

Renseignements


Contacts additionnels
olivier.godechot@sciencespo.fr
Informations pratiques

Campus Jourdan

48 bd Jourdan 75014 Paris

1er semestre / 8 séances hebdomadaires de 3h, jeudi 10:00-13:00

Du 14 octobre 2021 au 13 janvier 2022, salle R1-08

Direction de travaux des étudiants

Sur rendez-vous.

Réception des candidats
-
Pré-requis

Il est recommandé aux étudiants de venir avec leur ordinateur portable sur lesquels ils auront installé les packages suivants : tidyverse, vcd, vcdExtra, systemfit, AER, plm, pglm, lfe.

Dernière modification : 16 mai 2021 21:57

Type d'UE
Enseignements fondamentaux de master
Disciplines
Méthodes et techniques des sciences sociales
Page web
https://master-sciences-sociales.ens.psl.eu/cursus-qess/#more-645 
Langues
français
Mots-clés
Méthodes quantitatives
Aires culturelles
-
Intervenant·e·s

Ce cours est proposé aux étudiant.e.s déjà familier.e.s des méthodes statistiques et du logiciel R, notamment des test, des régressions linéaires et logistiques.

La première partie est consacré aux méthodes d'analyses des variables qualitatives, la mesure des associations et l'évaluation des modèles statistiques, appliqué au cas des modèles log-linéaires. De nombreux exemples seront étudiés pour illustrer, entre autres, ce que l'on appelle aujourd'hui le paradoxe de Simpson et d'autres pièges d'interprétation causale des associations statistiques.

La deuxième partie du cours se concentre sur les méthodes économétriques permettant de faire des inférences causales, généralement vues plus robustes que les méthodes ordinaires: expériences randomisées, expériences naturelles, régressions par discontinuité, variables instrumentales.

Les données, le plus souvent des enquêtes INSEE, seront en général manipulées à l’aide du logiciel R (multi-plateforme, open-source et gratuit) et R studio.

Le cours est destiné aux élèves de l’ENS du département de sciences sociales et aux étudiants du parcours QES. Il est ouvert aux autres étudiants dans la limite des places disponibles. L’assiduité et la participation sont requises. Il est organisé autour de l'alternance d'un enseignement théorique et de la mise en oeuvre pratique des méthodes, sur ordinateur avec des données.

Il est recommandé aux étudiants de venir avec leur ordinateur portable sur lesquels ils auront installé les packages suivants : tidyverse, vcd, vcdExtra, systemfit, AER, plm, pglm, lfe.

8 séances de 3h, 10h-13h, à partir du 14 octobre, salle R1-08.

Séances les 14/10, 21/10, 04/11, 18/11, 25/11, 02/12, 09/12, 16/12, 06/01/22, 13/01/22.

  • Séminaires de tronc commun – Sciences sociales-Quantifier en sciences sociales – M2/S3
    Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 6 ECTS
    MCC – La validation est constituée d’un mémoire de quelques pages dans lequel l’étudiant mettra en œuvre sur des données les techniques apprises dans le cadre du cours.
Contacts additionnels
olivier.godechot@sciencespo.fr
Informations pratiques

Campus Jourdan

48 bd Jourdan 75014 Paris

1er semestre / 8 séances hebdomadaires de 3h, jeudi 10:00-13:00

Du 14 octobre 2021 au 13 janvier 2022, salle R1-08

Direction de travaux des étudiants

Sur rendez-vous.

Réception des candidats
-
Pré-requis

Il est recommandé aux étudiants de venir avec leur ordinateur portable sur lesquels ils auront installé les packages suivants : tidyverse, vcd, vcdExtra, systemfit, AER, plm, pglm, lfe.

  • 48 bd Jourdan
    48 bd Jourdan 75014 Paris
    1er semestre / hebdomadaire, jeudi 10:00-13:00
    du 14 octobre 2021 au 13 janvier 2022
    Nombre de séances : 8