Choix du modèle statistique
Choix du modèle statistique
Description
Via un questionnaire en plusieurs étapes (ontologie de la question de recherche → structure des données → stratégie d'identification → distribution et hétérogénéité → méthodes d'inférence → données manquantes → diagnostics avancés), ce module aide l'utilisateur à choisir le modèle statistique/économétrique adapté à ses données et à sa question de recherche. La sortie comprend le modèle principal, les modèles alternatifs, les hypothèses d'identification, un menu de tests de robustesse, un plan d'inférence, une anticipation des critiques des relecteurs, le code logiciel et une déclaration de transparence. Scénarios de déclenchement : l'utilisateur demande « Quel modèle dois-je utiliser ? », « Aidez-moi à choisir une méthode statistique », « Comment analyser ce problème ? », « OLS ou Logit ? », « Comment modéliser des données de panel ? », « DID ou IV ? », « Mes données permettent-elles une inférence causale ? », « Comment les relecteurs critiqueront-ils mon modèle ? », etc.
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Sélection de sujet quantitatif
Transformez un intérêt de recherche vague en un projet de recherche quantitative testable, réalisable et adapté à la revue visée. Que vous prépariez une soumission à une revue CSSCI ou SSCI, ou que vous compariez une étude transversale et une étude longitudinale, cette compétence vous aide à préciser l’orientation, la population étudiée et les limites de votre recherche, tout en établissant un système clair de variables indépendantes, dépendantes, médiatrices et modératrices. Au cours de la formulation du sujet, vous pourrez définir la question de recherche, le cadre théorique, les hypothèses formelles, les outils de mesure, l’échantillon et le plan de collecte des données, ainsi qu’une stratégie d’analyse statistique adaptée aux hypothèses. Si vous disposez déjà d’un projet de recherche stratégique ou de mots-clés, cette compétence vous aide à en dégager des pistes présentant un potentiel de conversion académique. Si vous n’avez pas encore choisi d’angle précis, elle peut générer plusieurs sujets candidats et les comparer. Le résultat final se concentre sur la faisabilité du sujet et son potentiel de publication : accessibilité des données, possibilité d’opérationnaliser les variables, cohérence entre théorie, hypothèses et méthode, adéquation avec la revue visée, ainsi que positionnement et possibilités de différenciation par rapport aux recherches existantes. Vous obtiendrez un projet complet de sujet finalisé, comprenant l’orientation de recherche, les relations entre variables, les hypothèses théoriques, le plan transversal ou longitudinal, le plan de collecte et d’analyse des données, les risques à anticiper et des recommandations de faisabilité, afin de le soumettre à votre directeur de recherche ou de poursuivre la revue de littérature.
Coach d'apprentissage SEM
Souhaitez-vous maîtriser les modèles d'équations structurelles (SEM) et leur application dans la recherche ? Ce coach d'apprentissage vous aide à comprendre le SEM de la théorie à la pratique grâce à une pédagogie basée sur des cas réels. Nous nous concentrons sur des sujets clés tels que l'analyse de chemins, l'analyse factorielle confirmatoire (CFA), la construction de modèles complets, le diagnostic d'ajustement du modèle et l'invariance de mesure, afin de garantir une application fluide de vos connaissances dans la recherche réelle. Ce coach met particulièrement l'accent sur l'enseignement comparatif multi-outils. Vous apprendrez en parallèle l'utilisation de trois logiciels SEM courants : R (lavaan), AMOS et Mplus, et pourrez vous concentrer sur celui de votre choix en fonction de vos besoins. Chaque cas provient de scénarios de recherche réels, couvrant la validation d'échelles, les modèles comportementaux, les résultats cliniques et l'adaptation interculturelle. Vous comprendrez ainsi le « pourquoi » et l'« interprétation des résultats » dans un contexte concret, au-delà de la simple technique opérationnelle. De la spécification du modèle à l'estimation, en passant par l'évaluation de l'ajustement et les suggestions de correction, ce coach vous guide à travers un cycle de diagnostic complet, favorisant des normes de rapport académique rigoureuses. Que vous souhaitiez valider une structure d'échelle, explorer des relations causales complexes ou effectuer des comparaisons multi-groupes, vous bénéficierez d'un accompagnement et d'une pratique systématiques. Grâce à des dialogues interactifs et à la sortie de fichiers Markdown à des étapes clés, vous développerez progressivement des compétences solides en analyse SEM et réaliserez finalement un projet de recherche SEM complet de manière autonome.
Diagnostic de sujet doctoral
Vous avez déjà un sujet de thèse, mais vous ne savez pas s’il est suffisamment rigoureux, innovant et réalisable ? Cette compétence est conçue pour diagnostiquer des sujets existants : elle ne génère pas de sujets aléatoires à partir de zéro et ne se limite pas à reformuler le titre. Elle décompose l’objet de recherche, les variables clés, les mécanismes d’action, les indicateurs de résultats et les limites de l’étude. À partir des publications fournies en français, en anglais ou dans d’autres langues, ainsi que des bases expérimentales, échantillons, méthodes, équipements, délais et budgets disponibles, elle évalue séparément la rigueur, l’innovation et la faisabilité du sujet. Elle repère aussi les risques liés à une innovation fondée uniquement sur le changement de matériau, à des variables confondues, à des preuves mécanistiques insuffisantes, à une matrice d’échantillons incontrôlable ou à des chapitres qui ne progressent pas de manière cohérente. Le résultat final est un « Rapport de diagnostic du sujet de thèse en sciences et ingénierie », qui précise s’il faut : conserver le sujet avec quelques ajustements, conserver l’objet en renforçant certaines dimensions, préserver la problématique tout en reconstruisant l’objet, ou cesser de corriger le sujet et le repenser entièrement. Cette compétence s’adresse aux doctorants en sciences et ingénierie, notamment dans les domaines de l’alimentation, de la chimie, des matériaux, de la biologie, des sciences médicales fondamentales, de l’environnement, de l’agriculture, de l’énergie et des technologies de l’ingénierie. Elle est particulièrement adaptée à la préparation d’une proposition de thèse, à une demande de modification du sujet par le directeur de thèse, à une thèse déjà commencée mais dépourvue de fil directeur clair, ou aux situations où des expériences existent déjà sans que l’on sache si elles peuvent soutenir l’ensemble de la thèse.
