Descriptif
Samuel Allain
Emmanuel Didier
Description de l’enseignement
Ce cours est construit en trois parties complémentaires. D’une part, il consiste en une introduction aux principales méthodes quantitatives - recensement, enquêtes, évaluations,expérimentations, data mining, introduction qui s’appuie sur l’histoire de ces dernières. En effet, ces méthodes proviennent de débats souvent oubliés et qui ont pourtant conformé leurs présupposés, les résultats qu’elles peuvent fournir, et leurs usages divers, souvent politiques. Les connaissances que fournissent les méthodes quantitatives ne sont pas seulement dans leurs résultats, mais aussi dans l’analyse des conditions de leur utilisation.
D’autre part, il repose sur corpus de textes que les élèves devront présenter proposant un retour critique sur chacune de ces méthodes, ainsi que de l'étude de cas emblématiques. Enfin, le cours permettra ainsi aux étudiants de se familiariser aussi bien avec les principes méthodologiques au fondement des grandes enquêtes de la statistique publique, de l'usage des données administratives, des enquêtes par quota menées par les instituts de sondage ou encore des avancées plus récentes liées aux usages des traces numériques (big data) en “mettant la main à la pâte” c’est-à-dire en traitant un corpus de donné sous la supervision d’un enseignant.
Evaluation
Par groupes de 2 ou 3 étudiants, présentation d’une étude de cas, choisis parmi ceux qui seront proposés. Souvent articulés autour d’une controverse scientifique et/ou méthodologique, permettant d’appréhender finement les problématiques d’usage des outils d’analyse présentés pendant le cours, ces cas seront analysés par les étudiants, afin d’en comprendre les enjeux.
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Objectifs de développement durable
ODD 6 Eau propre et assainissement, ODD 7 Energie propre et d’un coût abordable, ODD 16 Paix, justice et institutions efficaces.Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Programme détaillé
Organisation du cours
Le cours repose sur une série de cours classiques dispensés par les professeurs. Cette partie neprendra cependant pas plus d’un gros tiers du temps disponible. En outre, nous allons faire travailler les élèves sur deux exercices simultanément :
- Présentations d'articles (échelonnées sur les séances 2 à 8) en début de cours sur la thématique de la séance correspondante (nous constituerons les groupes, distribuerons les thèmes et les ressources biblio à la séance 1)
- Travail en TP : 5 sujets statistiques (ie une question problématisée + des jeux de données - fournies ou à collecter) sur lesquels les élèves travailleront tout au long ducours pour une présentation finale à la séance 9
Travail en TP :
Par groupe de 2 ou 3 vous choisirez l’un des sujets proposés. Seront évaluées la réflexionméthodologique et la qualité du dispositif de preuve lui-même. Celui-ci s’appuiera sur le jeude données proposé, devra inclure des statistiques descriptives et pourra intégrer,éventuellement, une modélisation. La réflexion méthodologique devra répondre aux questions suivantes : quels sont les atouts et les limites du jeu de données pour traiter le sujet ? Quelles autres approches pourraient enrichir l’analyse ?