• En 2009, l'école d'été de Lille a au lieu du jeudi 2 juillet au matin au jeudi 9 juillet dans l'après-midi.

• Elle a été organisée autour de deux modules :
- l'un sur "Le traitement quantitatif des données biograhiques" (qui ne suppose pas de pré-requis spécifique)
- l'autre intitulé "Les modélisations statistiques appliquées aux sciences sociales" (qui suppose des connaissances de base en analyse tabluaire (tris à plat, tris croisés,...)

• Chaque module regroupe au plus 20 participants. Les deux modules se déroulent en parallèle. Les participants doivent donc choisir l'un ou l'autre des modules. Les enseignements ont lieu exclusivement en français.

• Un repas de début de formation est offert aux participants le 2 juillet à midi. Un repas de fin de formation leur est offert le 8 juillet au soir. Un petit déjeuner 'minimal' est proposé tous les matins.

• Vous trouverez ci-dessous (progressivement) des enregistrements audio de la plupart des interventions proposées dans le module n°1.

MODULE n°1 : LE TRAITEMENT QUANTITATIF DES DONNEES BIOGRAPHIQUES

(co-organisé avec Claire Lemercier)

Présentation :

• Depuis des travaux des années 1970 situés à la jonction de l’histoire contemporaine et de la sociologie, notamment ceux de Christophe Charle sur les intellectuels, se sont multipliées les études qui tentent de collecter et d’analyser un ensemble d’éléments biographiques similaires sur une population définie par une (ou des) caractéristique(s) commune(s), en vue de mettre en évidence les principaux facteurs structurants un espace social et/ou de comprendre son évolution. Ces études, appelées « prosopographiques » en histoire, en référence à des travaux pionniers d’histoire ancienne, se sont par la suite diffusées dans d’autres sciences sociales comme la sociologie, la démographie ou la science politique, avec un souci accru de prendre en compte les trajectoires collectives des individus, les processus d’engagement et de désengagement, l’articulation entre les différents types de trajectoires, ainsi que les problèmes spécifiques liés à la constitution de telles populations, la collecte des données et leur mode d’analyse.

• C’est à la présentation des différentes méthodes et des différents logiciels développés pour traiter de telles questions que ce module sera consacré, en croisant les apports de diverses disciplines dont les problématiques sont pour partie communes, mais qui ne se rencontrent pas toujours. À quels types de questions ce mode d’analyse permet-il de répondre ? Comment définir la population étudiée ? Comment collecter les données nécessaires à une telle entreprise ? Que faire des données manquantes ? Quand s’arrêter ? Et, surtout, comment traiter statistiquement ces données biographiques ? Avec quelle fécondité et quels écueils ?

• Dans cette optique, on partira d’une présentation générale des vertus heuristiques du traitement quantitatif des données biographiques et des difficultés qu’il peut poser pour, ensuite, aborder les différents types de matériaux utilisables pour constituer des bases de données biographiques (récits de vie, questionnaires, archives, fichiers massifs, enquêtes statistiques), les questions spécifiques que chacun peut susciter (entre autres, le traitement de la mobilité géographique) et les diverses formes de traitement dont ces données peuvent faire l’objet (event history analysis, optimal matching et analyses de séquences, analyses factorielles, analyses de réseaux). Une dernière séance portera enfin sur l’articulation de ces méthodes en revenant autant que possible sur les questionnements spécifiques des divers participants.

Remarque : la participation à ce module n’exige aucun pré requis statistique. 

Intervenants :

• Philippe BLANCHARD (IEPI, Université de Lausanne), Francesco BERETTA (CNRS-Centre Alexandre Koyre, Paris), Anne-Sophie BRUNO (CRESC, Université Paris 13), François DENORD (CNRS-CSE, Paris), Olivier FILLIEULE (IEPI, Université de Lausanne), Sylvain LAURENS (CURAPP, Université de Limoges), Claire LEMERCIER (CNRS, IHMC-ENS, Paris), Nicolas ROBETTE (INED, Paris), Pierre VERNUS (LARHRA, Université Lyon 2), Claire ZALC (CNRS-IHMC, ENS Paris).

Programme :

MODULE n°2 : LES MODELISATIONS STATISTIQUES APPLIQUEES AUX SCIENCES SOCIALES

Présentation :

• Les modélisations statistiques constituent aujourd'hui une famille de méthodes statistiques en expansion, en particulier dans le monde anglo-saxon.  Leur introduction dans les sciences sociales françaises apparaît récente, notamment du fait de la prééminence des analyses factorielles, développées par J.P. Benzécri.

• Les régressions linéaires et logistiques ont certes acquis une visibilité plus grande ces dernières années. Cependant, leurs usages – scientifiquement contrôlés et raisonnés – restent insuffisamment maîtrisés dans la communauté des chercheurs en sciences sociales (à l'exception de l'économie, de la démographie et de la géographie). Un des objectifs de ce module est précisément de revenir sur les fondements de ces méthodes dites "toutes choses égales par ailleurs" via le principe de calcul des « odds-ratios » pour des bases de données comportant un très grand nombre de variables et donc de modalités. Ceux–ci permettent d’établir le rapport des chances entre les modalités des variables (déclarer avoir voté pour la droite plutôt que pour la gauche, etc.). 

• De plus, l'affaiblissement de l'opposition entre l'analyse géométrique des données et les analyses de régression a débouché sur la recherche de passerelles novatrices  entre ces deux grandes familles d'analyse des données; et, en particulier, sur les enchaînements de ces méthodes dans une même recherche. L'analyse factorielle des correspondances (qui est un des deux modules récurrents de l'école) peut utilement être pensée dans une complémentarité avec la régression logistique. Or, à ce jour, peu de travaux tirent profit de ce renouvellement de perspectives en analyse des données. Un autre objectif de ce module est d'offrir aux chercheurs francophones un bilan de ces réflexions méthodologiques récentes et de donner aux participants les moyens de maîtriser ces enchaînements pour leurs propres recherches.  

• Enfin, les modèles log-linéaires et logistiques permettent d'avancer dans l'analyse comparative des données en sciences sociales. Leur utilisation a permis de mieux comprendre l'évolution temporelle de la mobilité sociale, des inégalités scolaires mais aussi des phénomènes politiques (la controverse sur le "déclin du vote de classe", par exemple) ou encore les variations nationales de phénomènes sociologiques (par exemple, y a t'il un modèle commun aux pays industriels avancés au regard des inégalités des chances de mobilité sociale ?). On compte encore très peu de travaux quantitatifs à visée comparative dans la science politique française. De façon générale, cette perspective comparée demeure confinée dans les sciences sociales à quelques recherches pointues sur les thèmes précités et beaucoup reste à faire pour les divulguer auprès des chercheurs francophones. C'est un autre objectif de ce module.

• Le logiciel SPSS comprend un module spécialisé permettant d’appliquer les méthodes log-linéaires. Il sera utilisé lors des démonstrations et exercices.

Remarque : Niveau en statistique requis : connaissances de base en analyse tabulaire (tris à plat, tris croisés,…).

 
Intervenants :

• Bruno CAUTRES (CNRS-Cevipof, Sciences Po Paris), Philippe CIBOIS (Printemps, Versailles-St Quentin), Bernard DOLEZ (Ceraps-Université Paris 13), Séverine GOJARD (INRA-Corela, Ivry), Annie LAURENT (CNRS-Ceraps, Université Lille 2), Louis-André VALLET (CNRS-CREST, Malakoff)


Programme :