Modélisation statistique appliquée aux sciences sociales

Principes, applications et interprétations de différentes techniques de modélisation statistique, classiques ou avancées, linéaires ou non linéaires, incluant les modèles par les moindres carrés ordinaires, les modèles logit (logistiques), les modèles multiniveaux (hiérarchiques)
° Méthodologie progressive, avec de nombreux exemples
° Logiciels utilisés : MLwin et SAS (transposables en SPSS)
° Illustré par des tableaux et des captures d’écrans
° Nouvelle édition incluant en téléchargement des exercices d’entraînement sur les bases de données et les programmes SAS ou SPSS de mise en oeuvre des analyses