Aujourd'hui, avec la formidable disponibilité des données quantitatives et l'accès aux outils d'analyse, il n'y a plus de raison d'ignorer les méthodes quantitatives. Elles doivent devenir, plus qu'avant, une composante essentielle de l'analyse en sciences sociales.
Cet ouvrage présente le logiciel R, car il est offert gratuitement, appuyé par une communauté scientifique, accessible sur les principales plateformes et parce qu'il génère rapidement des graphiques de très haute qualité sous des formats multiples.
Pour guider l'apprentissage de ce logiciel, nous adoptons différentes stratégies :
• Une approche directe et vulgarisée des notions de statistiques ... presque sans formule ;
• Des premiers pas jusqu'à l'analyse multivariée ;
• Le traitement des données, la production de graphiques ;
• Des exemples réels: corruption, mortalité routière, marché immobilier, votes au Congrès américain, élections françaises ;
• Une centaine de codes disponibles sur Internet et exécutables en quelques secondes ;
• Une réflexion méthodologique et épistémologique pour mieux comprendre les données statistiques.
Au fil des pages, nous tenterons de montrer que les précieuses possibilités du logiciel R exigent de leurs utilisateurs qu'ils sortent du périmètre des « chiffres » pour entrer dans des considérations théoriques et qualitatives afin de redonner ensuite un sens aux chiffres.
Aujourd'hui, avec la formidable disponibilité des données quantitatives et l'accès aux outils d'analyse, il n'y a plus de raison d'ignorer les méthodes quantitatives. Elles doivent devenir, plus qu'avant, une composante essentielle de l'analyse en sciences sociales.
Cet ouvrage présente le logiciel R, car il est offert gratuitement, appuyé par une communauté scientifique, accessible sur les principales plateformes et parce qu'il génère rapidement des graphiques de très haute qualité sous des formats multiples.
Pour guider l'apprentissage de ce logiciel, nous adoptons différentes stratégies :
• Une approche directe et vulgarisée des notions de statistiques ... presque sans formule ;
• Des premiers pas jusqu'à l'analyse multivariée ;
• Le traitement des données, la production de graphiques ;
• Des exemples réels: corruption, mortalité routière, marché immobilier, votes au Congrès américain, élections françaises ;
• Une centaine de codes disponibles sur Internet et exécutables en quelques secondes ;
• Une réflexion méthodologique et épistémologique pour mieux comprendre les données statistiques.
Au fil des pages, nous tenterons de montrer que les précieuses possibilités du logiciel R exigent de leurs utilisateurs qu'ils sortent du périmètre des « chiffres » pour entrer dans des considérations théoriques et qualitatives afin de redonner ensuite un sens aux chiffres.
