La démographie associe différents niveaux d'observation, ceux des populations aux individus qui les forment, et ceux des individus aux événements qui jalonnent leur vie, depuis la naissance jusqu'au décès.La description et l'analyse de ces événements individuels font intervenir simultanément le niveau des individus et celui de la population à laquelle ils appartiennent. Mobiliser différents niveaux d'observation dans une même analyse statistique apporte à l'approche quantitative une dimension supplémentaire.Il s'agit ici de poser des bases solides à la conceptualisation d'un modèle multiniveau, de détailler et d'illustrer, par un exemple concret (une enquête sur la scolarisation au Kenya) et des logiciels de statistiques variés, la démarche à suivre pour mettre en œuvre ...
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Introduction. L'analyse simultanée d'informations à des niveaux différents
Chapitre 1. Des questions de recherche à la modélisation multiniveau
1. Comment définir des groupes cohérents 2. La modélisation multiniveau
Chapitre 2. Préparer la base de données
1. Présentation des données utilisées 2. Intégration de données contextuelles 3. Explorer les données pour une analyse multiniveau
Chapitre 4. Mise en œuvre de la modélisation
1. Choix d'une stratégie de modélisation 2. Mise en œuvre du modèle multiniveau logistique 3. Modélisation multiniveau de la scolarisation au Kenya
Chapitre 5. Interprétation des non-résultats et analyses complémentaires
1. Procédures de calcul 2. Problèmes de mise en œuvre 3. Pourquoi utiliser une régression multiniveau est nécessaire 4. Commander et réutiliser des résultats spécifiques 5. Pour aller plus loin avec ces données 6. Envisager une analyse biographique multiniveau
Conclusion
Sources Internet et références bibliographies
Annexes
La démographie associe différents niveaux d'observation, ceux des populations aux individus qui les forment, et ceux des individus aux événements qui jalonnent leur vie, depuis la naissance jusqu'au décès.La description et l'analyse de ces événements individuels font intervenir simultanément le niveau des individus et celui de la population à laquelle ils appartiennent. Mobiliser différents niveaux d'observation dans une même analyse statistique apporte à l'approche quantitative une dimension supplémentaire.Il s'agit ici de poser des bases solides à la conceptualisation d'un modèle multiniveau, de détailler et d'illustrer, par un exemple concret (une enquête sur la scolarisation au Kenya) et des logiciels de statistiques variés, la démarche à suivre pour mettre en œuvre un tel modèle, ses prérequis, ses attendus et ses limites. La démarche des auteurs, très pédagogique, se fonde sur la mise en œuvre technique des trois principaux logiciels de programmation, Stata®, SAS® et R® qui sont les plus couramment utilisés.