La première partie de la formation consiste en une introduction/révision à la régression OLS et logistique, leurs postulats et leur logique respective. Il sera question d’interpréter les coefficients et l’ampleur de leurs effets dans chacun des cas. La deuxième partie s’inscrit directement dans une optique de statistique inférentielle et a pour but de familiariser les étudiants avec les différents modèles de bases du logiciel Stata. Il sera question de la régression bivariée et multivariée, de même que les effets d’interactions et l’interprétation de ceux-ci. De plus, nous verrons pourquoi l’interprétation des coefficients de régression est différente dans les cas de régressions logistiques et pourquoi nous devons user de différentes commandes Stata pour inférer certaines valeurs. Nous nous concentrerons sur la commande margins qui permet de prédire les valeurs de la variable dépendante en fonction de valeurs attribuées aux variables indépendantes.

Formation présentée par la Chaire de recherche du Canada en démocratie électorale et la Chaire de recherche en études électorales.

Enseignant : Jean-François Daoust, Chaire de recherche en études électorales

Pour vous inscrire pour cette introduction et pour plus d’information : jean-francois.daoust@umontreal.ca

Vous pouvez également consulter le lien suivant :

http://www.chairedemocratie.com/2017/02/07/formation-introduction-au-logiciel-stata/?repeat=w3tc