Le TD forme à l’utilisation du logiciel R, logiciel gratuit, open-source, multiplateforme et généraliste de traitement de données. Les séances abordent les rudiments de langage et les fonctions de base pour construire et transformer des données quantitatives et pour mettre en œuvre des outils simples et avancés d’analyse.

 

Construire et traiter des données avec R.

 

Adler J. 2012. R in a Nutshell. A Quick Desktop Reference. Sebastopol, O’Reilly.
Chang W. 2018 (2ème éd.). R Graphics Cookbook. Practical Recipes for Visualizing Data. Sebastopol, O’Reilly.
Cornillon P.-A. et al. 2012 (3ème éd.). Statistiques avec R. Rennes, PUR.
Teetor P. 2012. R Cookbook. Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics. Sebastopol, O’Reilly.
Wickham H. & Grolemund G. 2017. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Sebastopol, O’Reilly. (http://r4ds.had.co.nz)


 

Connaissance des outils descriptifs et inférentiels abordés dans les cours de méthodes quantitatives de licence, connaissance des données et des méthodes quantitatives usuelles en sciences sociales.

Quelques références introductives :
Lebaron F. 2006. L’enquête quantitative en sciences sociales : recueil et analyse des données. Paris, Dunod.
Lemercier C. & Zalc C. 2007. Méthodes quantitatives pour l’historien. Paris, La Découverte.
Martin J. L. 2018. Thinking Through Statistics. Chicago, The University of Chicago Press.
Sagalnik M. J. 2018. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton & Oxford, Princeton UP.
Selz M. & Maillochon F. 2009. Le raisonnement statistique en sociologie. Paris, PUF.