Johns Hopkins University
Mesure - Transformer des concepts en données
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Mesure - Transformer des concepts en données

Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtrise des données

Enseigné en Anglais

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Jennifer Bachner, PhD

Instructeur : Jennifer Bachner, PhD

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4.8

(74 avis)

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11 heures (approximativement)
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  • Catégorie : Conception de l'enquête
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Validité
  • Catégorie : Mesures

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Il y a 4 modules dans ce cours

Les scientifiques et les chercheurs en sciences sociales sont chargés de mesurer des concepts de toutes sortes. Certains sont quantitatifs, comme la tension artérielle, tandis que d'autres sont qualitatifs, comme le soutien à une proposition politique. En outre, certaines mesures se situent au niveau individuel, tandis que d'autres sont agrégées. Ce module se concentrera sur la distinction entre les différents types de mesures, les différents types d'unités et les avantages et inconvénients de ces différences. À la fin de ce module, je pense que vous apprécierez mieux la quantité de jugement et de prise de décision nécessaire pour effectuer une analyse statistique et, en particulier, pour créer et sélectionner des mesures des concepts que vous souhaitez étudier.

Inclus

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Les chercheurs sont souvent chargés d'analyser des concepts difficiles à mesurer. Prenons l'exemple de l'immigration. Un examen complet des politiques liées à l'immigration exige que les analystes mesurent des concepts tels que la sécurité des frontières, la concurrence pour les emplois et les besoins des employeurs. Si la plupart des gouvernements s'accordent sur la nécessité d'assurer la sécurité des frontières, ils ne sont pas tous d'accord sur le degré de sécurité actuel de leurs frontières. Comment mesurer la sécurité des frontières ? Vous pourriez recueillir des données sur les sommes consacrées à la sécurité des frontières, le nombre d'agents de patrouille frontalière, le nombre de barrières physiques en place, le taux d'arrestation des immigrés sans papiers et le taux d'expulsion des immigrés sans papiers. Certaines de ces mesures sont des intrants, d'autres des extrants. Toutes ces mesures reflètent un aspect de la sécurité des frontières. Quelle mesure utiliseriez-vous ? Pourquoi cette mesure est-elle la plus appropriée ? Pourriez-vous utiliser une combinaison de mesures ? Ce module aborde ces questions en examinant le processus de mesure. Nous discuterons de la conceptualisation, de l'opérationnalisation et de la manière de créer des modèles de mesure complets basés sur des concepts opérationnalisés.

Inclus

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V. O. Key, spécialiste renommé de l'opinion publique, a écrit que "parler avec précision de l'opinion publique n'est pas sans rappeler le Saint-Esprit" Bien que la recherche par sondage soit un défi, elle constitue un outil essentiel pour les gouvernements et les entreprises. Les enquêtes permettent aux chercheurs de mesurer l'opinion et le comportement dans un large éventail de domaines, de comprendre comment des concepts abstraits sont perçus, d'élaborer et de tester des théories sur la formation de l'opinion et de formuler des recommandations politiques. Dans la sphère publique, les enquêtes permettent aux fonctionnaires de connaître les opinions de leurs électeurs et aux citoyens de demander des comptes à leurs gouvernants. Dans la sphère privée, les entreprises utilisent les enquêtes pour mesurer les expériences et les niveaux de satisfaction de leurs clients à l'égard des biens et des services. Ce module aborde les trois piliers fondamentaux de la recherche par sondage : l'échantillonnage, la conception et l'évaluation.

Inclus

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Après avoir conçu un outil de mesure, qu'il s'agisse d'une enquête, d'un test, d'une technique de collecte de données ou d'une autre approche, il est essentiel d'évaluer cet outil. Il est inévitable qu'un outil de mesure souffre d'un certain degré d'erreur de mesure. Si l'erreur est bien comprise et n'est pas excessivement importante, il existe des techniques statistiques qu'un chercheur peut utiliser pour traiter cette erreur dans une analyse. Ce module présente les concepts d'erreur de mesure systématique et aléatoire et explore la manière dont cette erreur affecte la fiabilité et la validité d'un outil de mesure.

Inclus

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.9 (32 évaluations)
Jennifer Bachner, PhD
Johns Hopkins University
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Offert par

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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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GC
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Révisé le 28 nov. 2022

LE
5

Révisé le 27 juin 2021

IU
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Révisé le 25 mai 2021

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