Manuel pratique d'analyse multiniveau
Résumé
Ce manuel pratique est destiné à tous les utilisateurs de bases de données statistiques qui souhaitent développer ou approfondir leurs connaissances en analyse multiniveau. Son objectif est de guider le lecteur dans ses premiers pas en posant des bases solides à la conceptualisation et à la mise en œuvre d’une approche multiniveau.
En démographie, la description et l’analyse d’événements individuels, facteurs directs ou indirects des transformations sociales, font intervenir simultanément différents niveaux d’observation, depuis les individus eux-mêmes jusqu’à celui de la population à laquelle ils appartiennent. Mener une analyse statistique à différents niveaux dans un seul et même modèle apporte à l’approche quantitative une précision supplémentaire.
Cet ouvrage détaille et illustre la démarche à suivre pour mettre en œuvre un modèle multiniveau, ses prérequis, ses attendus et ses limites. La démarche pédagogique des auteurs se fonde sur l’utilisation des trois logiciels de programmation les plus courants, Stata®, SAS® et R et est illustrée par l’exemple d’une modélisation des facteurs de la scolarisation au Kenya, menée pas à pas sur des données de recensement. Il donne également des pistes de lecture pour aller plus loin, remplissant ainsi pleinement son objectif pédagogique.
Il constitue le complément pratique de deux autres ouvrages de l’Ined :
Du groupe à l’individu, synthèse mutiniveau, Daniel Courgeau, Les Manuels, 2004.
Biographies d’enquêtes, Groupe de réflexion sur l’approche biographique, Méthodes et Savoirs n°3, (rééd. 2009)
Sommaire
Introduction. L’analyse simultanée d’informations à des niveaux différents
Chapitre 1. Des questions de recherche à la modélisation multiniveau
I. Comment définir des groupes cohérents
II. La modélisation multiniveau
Chapitre 2. Préparer la base de données
I. Présentation des données utilisées
II. Intégration de données contextuelles
III. Explorer les données pour une analyse multiniveau
Chapitre 3. Modèles logistiques, modèles contextuels
I. Effectuer une régression logistique au niveau individuel
II. Vers une première prise en compte de l’influence du district
Chapitre 4. Mise en œuvre de la modélisation multiniveauavec les logiciels SAS®, Stata® et R
I. Choix d’une stratégie de modélisation
II. Mise en œuvre du modèle multiniveau logistique
III. Modélisation multiniveau de la scolarisation au Kenya
Chapitre 5. Interprétation des non-résultats et analyses complémentaires
I. Procédures de calcul
II. Problèmes de mise en œuvre
III. Pourquoi utiliser une régression multiniveau est-elle nécessaire ?
IV. Commander et réutiliser des résultats spécifiques
V. Pour aller plus loin avec ces données
VI. Envisager une analyse biographique multiniveau
Conclusion
Liens et sources Internet
Références bibliographiques
Annexes
Auteurs
Arnaud Bringé est responsable du service des Méthodes statistiques de l’Ined et assure à ce titre, avec son équipe, la formation continue des chercheurs en démographie, aide à l’établissement de bases de données statistiques et élabore des solutions d’analyse d’enquêtes. Il est également impliqué dans la mise en œuvre et le suivi de certains projets de recherche.
Valérie Golaz est chercheuse à l’Ined, spécialisée en méthodes de collecte et d’analyse, analyse démographique des biographies et modèles multiniveaux, articulations entre quantitatif et qualitatif en démographie. Elle travaille sur la démographie des populations du Sud et sur les liens familiaux et intergénérationnels.
En savoir +
Interview d'Arnaud Bringé et Valérie Golaz
- La traduction anglaise de cet ouvrage est parue en OpenEdition dans la collection Méthodes & savoirs