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KAFP 3430 - Analyse et évaluation des politiques publiques - niveau 2

Type d'enseignement : Cours magistral et conférences

Semestre : Automne 2017-2018

Nombre d'heures : 36

Langue d'enseignement : français

Pré-requis

Le cour magistral couvre des sujets additionnels, liés à l'estimation des modèles de régression pour les variables dépendantes qualitatives. En conséquence, ces cours passent moins de temps à présenter les bases de la statistique descriptive (moyenne, médiane, écart-type, représentations graphiques de base) ainsi que les bases de la statistique inférentielle (distribution normale, probabilités, tests d'hypothèses). Les étudiants inscrits à ces cours ont une certaine familiarité avec ces notions.

Descriptif du cours

Ce cours a pour objectif principal d'initier les étudiants aux techniques quantitatives de l'analyse multivariée pour l'analyse et l'évaluation des politiques publiques. Il s'agit, au-delà des techniques et principes fondamentaux du raisonnement statistique, de former les étudiants aux méthodes de l'analyse quantitative multivariée les plus utilisées dans le domaine de l'analyse politique et de l'analyse des politiques publiques. Il est en effet important que les étudiants qui se destinent à exercer des responsabilités dans les différentes sphères d'activité des affaires publiques puissent : lire les publications, rapports d'études, notes de recherche ou policy papers qui comportent des analyses basées sur l'utilisation de méthodes multivariées ; ou pratiquer eux-mêmes ce type d'analyse et être en mesure d'en recommander l'usage aux services chargés de réaliser de telles analyses dans les organisations ou institutions publiques ou privées. Une solide formation dans ces domaines permet, ultérieurement, de se spécialiser notamment dans les méthodes d'évaluation. Les méthodes de l'analyse multivariée permettent en effet d'analyser simultanément plusieurs variables et les effets de ces variables sur des phénomènes que l'on veut étudier. Elles constituent l'une des bases de l'analyse d'impact et/ou de l'analyse causale qui permet à des décideurs de savoir si les effets des mesures qu'ils ont prises ont eu ou non un impact. Le cours constitue une introduction aux principaux outils et raisonnements statistiques qui permettent de dépasser les faux-semblants de la corrélation entre deux variables et de poser la question de l'effet d'un policy change. Le cours a pour objectif de préparer les étudiants à pouvoir suivre ultérieurement des cours plus spécialisés mais aussi de dépasser le seul niveau d'initiation ; il s'agit de doter les étudiants d'un socle solide de connaissances statistiques. Les méthodes de l'analyse multivariée comportent un grand nombre de techniques et constituent même un vaste ensemble de familles de méthodes. Parmi toutes ces méthodes et familles de méthode, l'une d'entre elles occupe une place centrale : la modélisation et notamment la modélisation par les méthodes de la régression linéaire ou non- linéaire. Le cours propose aux étudiants de s'initier à ces méthodes, après une série de rappels ou d'introductions aux outils de base sur lesquels ces méthodes reposent. Il s'agit de préparer les étudiants à aller plus loin par la suite grâce à une excellente connaissance de ces méthodes. L'interaction entre théorie et pratique est un point central de ce cours : toute notion, outil ou formule sera présenté de manière pratique, à l'aide de données et d'exemples concrets issus de publication ou d'analyses de cas.

Enseignants

CAUTRES, Bruno (Chercheur CNRS et CEVIPOF, Sciences Po)

Format pédagogique

Cours magistral en français de 12 séances avec des présentations pratiques et des illustrations avec des cas empiriques.

Mode de validation

• Trois homeworks (chacun 10%) • Examen de midterm: 30% • Examen final écrit exam: 40%

Charge de travail

Des lectures obligatoires seront proposées. En principe, un chapitre d'un textbook d'introduction aux méthodes quantitatives à lire par semaine.

Lectures principales demandées

  • Agresti, Alan, and Barbara Finlay (2009). Statistical Methods for the Social Sciences. Fourth edition. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall
  • Une liste de lectures obligatoires (chapitres du textbook) ainsi que quelques lectures complémentaires sera distribuée en début de semestre.

Maîtres de conférences

  • BLAVIER, Pierre (Etudiant doctorant à l'EHESS)
  • CETRE, Sophie (Etudiante doctorante en économie à Sciences Po)