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KAFP 3300 - Analyse et évaluation des politiques publiques Niveau 1

Type d'enseignement : Cours magistral et conférences

Semestre : Automne 2017-2018

Nombre d'heures : 36

Langue d'enseignement : français

Pré-requis

Connaissances de base en mathématiques.

Descriptif du cours

Le cours de méthodes quantitatives a pour objectif de doter les étudiants d'outils indispensables à l'analyse statistique de phénomènes économiques, sociaux et politiques. La multiplication de l'usage de données massives dans le débat public implique d'être rigoureux dans leur interprétation. Les objectifs sont donc triples : - Maîtriser les fondements de l'analyse statistique descriptive et inférentielle ; - Maîtriser les méthodes d'analyse quantitative à des fins d'évaluation de politiques publiques ; - Identifier les limites et avantages du traitement quantitatif d'enjeux de politiques publiques (environnement, corruption, qualité des gouvernements). Tout au long de ce cours, un accent important sera accordé aux erreurs habituelles à ne pas commettre dans l'usage et la manipulation de données quantitatives. La distinction fondamentale entre corrélation et causalité servira de fil conducteur. Le cours abordera des notions essentielles telles que les statistiques descriptives, les lois de probabilité, la construction d'une hypothèse testable empiriquement, l'analyse de corrélation simple et partielle, les intervalles de confiance, les tests d'association, et une introduction aux analyses de régression linéaire. La méthode pédagogique retenue aura comme principe de désacraliser et faciliter l'accès et l'usage des méthodes quantitatives en sciences sociales puis de former les étudiants(es) à exercer un regard informé et critique par rapport à l'usage de ces outils lors de la publication de rapports publics ou documents de recherche. L'accent sera mis plus particulièrement sur des exercices pratiques confrontant les étudiants à des données d'analyse chiffrée. A la fin du semestre, l'étudiant(e) doit être capable : - D'identifier et de connaître les principaux outils quantitatifs de l'analyse bi ou trivariée, - De recenser et d'utiliser intelligemment les différents outils en sa possession pour mener à bien des analyses de données, de rédiger des commentaires construits et pertinents sur les résultats observés.

Enseignants

FOUCAULT, Martial (Professeur des universités à Sciences Po et chercheur CEVIPOF)

Format pédagogique

Chaque séance de 2 heures se déroulera sous la forme d'un cours magistral avec un support visuel qui sera disponible avant le cours sur le portail internet. Le cours consistera à développer les notions et applications présentées dans les notes de cours et chapitres de l'ouvrage de référence. La huitième séance sera dédiée à l'avancement du travail final par groupe de 2 ou 3 étudiants.

Mode de validation

Le cours fera l'objet de deux évaluations : - Galop de type QCM (35%) - Examen final (65%)

Charge de travail

Le travail préparatoire à chaque séance consiste en 1 lecture ou 2 lectures de chapitre de l'ouvrage de référence obligatoire. Parallèlement, des ressources complémentaires à lire pour chaque séance seront mis en ligne sur le portail du cours. La charge de travail se résume donc à des lectures et un suivi de l'actualité chiffrée. La préparation du travail implique un travail régulier et un apprentissage d'outils d'analyse quantitative (Excel, SPSS, Stata, R).

Lectures principales demandées

Fox W. (1999), Statistiques Sociales, PUL & De Boeck Université (traduction L. Imbeau).

Lectures complémentaires demandées

  • Agresti, Alan and Finlay, Barbara. 1997. Statistical Methods for the Social Sciences, 3rd edition. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  • Chanvril Flora et Le Hay Viviane, M_ethodes statistiques pour les sciences sociales, Paris, Ellipse, 2014.
  • Salkind Neil J. 2000. Statistics for People Who (Think They) Hate Statistics. Fifth Edition. Sage.
  • Klatzmann Joseph 1996. Attention statistiques: comment en déjouer les pièges. Paris: La Découverte.
  • Dubner Stephen and Levitt, Steven D. 2005. Freakonomics: A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything, William Morrow, May 2005.
  • Gellerster, Rachel ; Takavarasha Kudzai. 2013. Running Randomized Evaluations, Princeton: Princeton University Press.
  • Diamond Jared; Robinson James A. 2010. Natural Experiments of History, Cambridge: Belk-nap Press of Harvard University Press.
  • Cahuc, Pierre ; Zylberberg, Andr_e. 2016. Le négationisme économique, Paris: Flammarion.