Cet enseignement de statistique pour sciences sociales de niveau master comprend un cours de 2 heures et un séminaire de 2 heures qui forment un tout (6 crédits). Il est consacré aux analyses longitudinales. L'accent est mis sur la pratique (préparation de données longitudinales, modélisation) ainsi que sur l'interprétation des résultats.

Ce cours présente deux ensembles de méthodes pour l'analyse de données longitudinales. Outre une introduction sur les données longitudinales et un rappel des bases de R, nous abordons l'analyse biographique (Event History Analysis) ou analyse de survie. L'objectif de cette approche est de déterminer les facteurs influençant le temps qui s'écoule entre deux événements, tel que le temps entre le mariage et le divorce, ou le risque de tomber malade après une opération. Le cours introduit d'abord les notions centrales de fonction de survie ainsi que la problématique des données tronquées. Il présente ensuite différents méthodes pour modéliser les risques de survenance d'un événement en fonction de facteurs explicatifs, tel que le modèle semi-paramétrique en temps continu de Cox ou celui à temps discret.

Nous abordons également l'analyse de séquences, une méthode qui permet de décrire et analyser des trajectoires comportant plusieurs événements, tel que départ du foyer parental, premier emploi, mariage et divorce.

Dans le cadre de ce cours, les étudiant.e.s seront appelé.e.s à mettre en oeuvre les méthodes discutées au cours sur des jeux de données réelles. Les étudiant.e.s seront à cette fin initié.e.s aux magnifiques possibilités d'analyse offertes par le logiciel statistique R.