Master Management de l’Innovation GDO/MOPP – Méthodes quantitatives pour la recherche en gestion

L’objectif du cours est de donner une culture quantitative élargie aux étudiants, leur laissant le soin d’approfondir les méthodes qui pourraient être utilisées dans le cadre de leurs projets de recherche. Il est aussi de le donner le sens critique nécessaire pour évaluer les protocoles employés dans la littérature courante de gestion. Il est dispensés aux étudiants du Master management de l’Innovation parcours MOPP et GDO.
Le cours s’organisent en 2 éléments :

1) Rappels élémentaires de statistique et d’analyse multivariée (tests, régression, ACP et classification) : 3 séances . L’environnement le langage r avec le package Rcmdr et  rstudio qui sont à installer au préalable. On trouvera un manuel d’initiation ici  et pour la culture générale on encourage à suivre r-blogger.

On travaillera sur un cas issu du Mémoire de Master Marketing de Pauline Vautrot. Il porte sur l’effet des preuves de transparence sur l’évaluation d’un moteur de recommandation. Les éléments se trouve sur le dossier google drive.

  1. Analyse univariée avec r
  2. Analyse bivariées : Test du khi², analyse de variance, corrélations, …
  3. Analyse factorielle
  4. Classification automatique
  5. Régressions

2) Un atelier des méthodes – présentation de protocoles méthodologiques dont les synthèses sont présentées par les étudiants sur la base d’articles significatifs dont voici un florilège. ( en Janvier 1 journée pleine)

Evaluation : au choix : une étude statistique menée avec r, ou l’exposé synthétique d’une méthode (en 4 pages). C’est un travail individuel. Inscription ici

Quelques idées de sujet :

  • Analyse conjointe et modèle de choix ()
  • Modèle de croissance ( SEM)
  • Méthode de la différence des différences (causalité)
  • Modèle de régression avec variable instrumentale ( causalité)
  • Modèles VAR ( économétrie, causalité) : avec une belle application pour l’analyse des effets croisés des médias sur les ventes.
  • Modèle linéaire hiérarchique et analyse multi-niveaux ( économétrie)
  • Mesure des attitudes implicites (Échelle), en se concentrant sur les travaux du Project Implicit
  • Machine learning et catégorisation de document en explorant les solutions proposées par MonkeyLearn pour la catégorisation.
  • Analyse des rendements anormaux (finance) ou event Analysis. Une application à l’effet des surprises ( positives ou négatives) est un très bon point de départ.
  • Régression avec auto-corrélation spatiale ( économétrie). Pour une introduction cette application en marketing en donne une très bonne idée.
  • Modélisation multi-agent appliquée au sciences sociales en passant par l’étude des modèles standard de Netlogo.
  • Analyse des réseaux sociaux ( Réseaux)
  • Data visualisation : de la grammaire des graphes à l’inventaire des solutions créatives en passant par l’ergonomie ou la psychologie.
  • Tests d’équivalence structurelle et comparaison inter-culturelle
  • ….

Les séances ont lieu les mardi de 18h00 à 20h30 à l’Ecole des Mines de Paris (Luxembourg) – Pour poursuivre voir aussi l’Atelier Doctoral.

 

Atelier doctoral EOS : introduction à r pour la recherche en sciences sociales

8632719561_1f29ac3359_zL’objectif de l’atelier est la prise en main de r au travers de l’interface graphique Rcmdr et de Rstudio. Découverte de la communauté R et de ses ressources en 4 séances de 3 heures et 4 problématiques.
Public visé et pré requis : doctorants et autres chercheurs. Connaissance des tests statistiques et autres statistiques élémentaires.
Calendrier de la formation (période de l’année): mardi  5 juillet 14h 18h et mercredi 6 juillet 9h-13h 14h-18h
Lieu : UPOND (bât .A 3ème étage 304)
Inscription : envoyer un CV à Christophe Benavent avant le  28 juin 2016
Programme et durée : 12 heures
S1 : l’environnement r: communauté, packages, langage et prise en main. Vers une recherche reproductible.
S2 : régression avec r: des MCOs au modèle linéaire généralisé (logit, poisson, et autres régression ordinales)
S3 : analyses factorielles, échelles et équations structurelles avec PSYCH et LAVAAN
S4 :analyse lexicale avec R.Temis.
Modalité(s) d’évaluation envisagée(s): étude de cas
PS : un cours similaire est donné dans le cadre du Master Management de l’innovation GDO/MOPP.

Méthodes : Analyse textuelle automatique

L’analyse de contenu couvre un champs vaste qui s’est élargi avec la multiplication des matériaux à analyser. D’abord du texte, celui produit pars les entretiens sociologiques où des textes littéraires, puis des matériaux visuels tels que la photos et la vidéo, de plus en plus des matériaux codifiés tels que ceux que l’on trouve en abondance sur le web.

Sur le plan du contenu, ces analyses évoluent du niveau lexical au niveau sémantique, et suivant les progrès de l’informatique linguistique, offrent des possibilités nouvelles.

Des logiciels :
  • Pour la gestion élargie des contenus ( vidéo, photos, focus grous, entretien) Nvivo8 est un must.
Livres

Une synthèse et de bonnes références frédéric Garcias, abdelouahab Yagoubi et vincent révellière.