Consultation statistique

À travers son service de consultation statistique, le LSQuanti offre des prestations payantes concernant la formation, l'encadrement ou la réalisation complète ou partielle de tout projet de recherche comportant une enquête quantitative ou des analyses statistiques. Nous pouvons aussi vous offrir un soutien pour tout projet impliquant une analyse qualitative assistée par ordinateur.

Le premier rendez-vous est gratuit pour examiner la nature de la demande. Il s'agit d'un rendez-vous d'analyse des besoins. Jusqu'à une heure de consultation gratuite peut vous être accordée à cet effet.

La tarification varie en fonction de la demande et du client. Par exemple, un étudiant paiera beaucoup moins cher qu'un groupe de recherche. Quoi qu'il en soit, vous en aurez pour votre argent.

Qu'il s'agisse d'une formation à dispenser, d'un article scientifique à rédiger, d'une demande de subventions, d'un mémoire ou d'une thèse à réaliser, d'une évaluation d'un projet de développement ou d'une politique publique, ou d'un problème pratique à résoudre! Le LSQuanti peut vous offrir des services, qui reposent sur l'utilisation des méthodes, techniques et procédures statistiques classiques, mais aussi les plus avancées et récentes.

Ci-dessous nos différentes offres de service.

Offres de service

Accompagnement & soutien méthodologique

Guider et informer le choix et la mise en œuvre de modèles statistiques
Élaborer le plan statistique et supporter la collecte de données
Conception et élaboration d’enquêtes
Concevoir et administrer des sondages CAPI (Computer Assisted Personal Interview): KoboToolbox
Créer et administrer des questionnaires en ligne: Sphinx, Google Forms, Survey Monkey
Évaluation de plans d’enquête et d’échantillonnage
Présentation des résultats statistiques sous forme tabulaire, graphique et infographique
Interprétation des résultats statistiques
Offrir de la formation à toutes les étapes de la recherche: de la conception à la rédaction

Traitement de données quantitatives

Nettoyer et valider des données
Imputation de données multiples
Pondération de données
Recodage/transformation de variables
Calcul de variables composites ou d'indices statistiques
Rédiger des syntaxes complexes et implémenter des algorithmes
Gestion de fichiers de syntaxes
Calculer la puissance statistique et la taille optimale d’échantillon
Effet de design

Logiciels de traitement et d'analyse

Excel
SPSS, Process, STATA, R
Mplus, Amos
Gpower

Analyses univariées & bivariées

Distribution de pourcentages, % de variation
Mesures de tendance centrale et de variation
Graphes univariés (secteurs, barres verticales/horizontales, courbe de tendance…)
Graphes bivariés (barres juxtaposées/empilées)
Tests de normalité: Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov
Tests d'hétéroscédasticité: F de Levene
Intervalle de confiance d’une moyenne ou proportion
Marge d’erreur d’un sondage

Tableaux croisés, chi-deux, comparaisons multiples de % et mesures d'association (V de Cramer, Gamma)
Tableau des moyennes, test t de Student, test F d'ANOVA, êta-carré, tests post-hoc, tests t' et F de Welch
Tests non paramétriques: test U Mann-Whitney, test de Kruskal-Wallis
Matrice de corrélation et gestion des données manquantes
Construction de tableaux et graphes synthétiques présentables

Analyses multivariées

Modèles multivariés

Construction d'un modèle statistique
Analyse de tableaux multivariées
Analyse de variance factorielle, analyse de covariance
MANOVA & MANCOVA
Régression linéaire multiple (convergence)
Régression logistique multiple: binaire, multinomiale et ordinale (discrimination)
Régression de poisson et binomiale négative
Analyse de modération et visualisation d'un effet d'interaction
Analyse de médiation et calcul de la signification de l'effet indirect
Analyse de médiation modérée

Interdépendance entre variables

Analyse des facteurs communs
Analyse en composantes principales
Analyse de fiabilité (alpha de Cronbach, alpha omega)
Analyse en clusters (classification)

Modèles structuraux

Modélisation par équations structurales (modèle de mesure + modèle structural)
Analyse factorielle confirmatoire (CFA)
Bifactor model & Second order model
Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM)
Modèle acheminatoire
Analyse de Classes Latentes (LCA) et Analyse de Profils Latents (LPA)
Nouvelle approche Three Step en modélisation mixte
Analyse d'invariance multi-groupes d'un modèle factoriel/structural
Analyse multiniveau transversale /modèles mixtes
Modèle d'interdépendance acteur-partenaire (APIM)
Simulation monte Carlo pour calculer la puissance statistique d'un modèle structural/factoriel

Modèles longitudinaux

Test t pairé & ANOVA à mesures répétées pour échantillons dépendants
ANOVA mixte (mesures répétées+ groupes)
Équations d'Estimation Généralisées (GEE)
Analyse de trajectoire latente (Latent Growth Curve Modeling-LGCM)
Analyse de classes de trajectoire latente (Latent Class Growth Analysis- LCGA, & Growth Mixture Modeling-GMM)
Analyse de classes latentes sur données longitudinales (qualitatives)
Modèles autorégressifs croisés (CLPM)
Random Intercept Cross-Lagged Panel Models (RI-CLPM)
Analyse de survie: courbe de Kaplan-Meier, modèle de régression de Cox
Analyse d'invariance longitudinale

Analyse computationnelle des données / data mining

Collecte d’un vaste ensemble de données (corpus)
Traitement des données (nettoyage, métadonnées, validation)
Analyse des données (modélisation, classification, analyse thématique, patterns fréquents, associations entre variables, analyse prédictive)
Visualisation des résultats (graphes, réseaux)
Interprétation, présentation et évaluation des résultats
Création et entretien de bases de données complexes

Analyse qualitative assistée par ordinateur

Traitement des données qualitatives

Préparation du corpus qualitatif (transcriptions d'entrevues, réponses d'un sondage, images/vidéos...)
Importation des données (verbatim) et de la table de classification (création des attributs des cas)
Exploration des données: arbre de mots, nuage de mots
Codification des données : codage ligne par ligne des segments de texte
- Trois stratégies de codification ( description, interprétation ou présomption)
- Étapes de création des codes
Catégorisation des codes: regroupement des codes en clusters
- Trois approches de catégorisation : inductive, déductive, ou mixte
Mise en relation des catégories: identification des thèmes clés ou supercatégories de façon à créer une structure catégorielle arborescente
- Vérification de la fiabilité de la structure (accord inter-juge)
- Cartographie conceptuelle des connexions entre catégories

Analyse du sens objectif des données

Analyse de contenu: fréquences ou occurrences de codes/catégories
- Unités de numération: sources (cas), références (mentions)
Analyse thématique: description sémantique des thèmes émergents
Analyse de sentiments (avec codage automatique et guidé)
Analyse comparative qualitative (créer des groupes comparatifs à propos d'un résultat à expliquer ensuite par une configuration de facteurs)
Intégration des catégories
- Croisement entre les catégories et les attributs des cas
- Croisement entre les catégories et les sentiments ou les groupes comparatifs (encodage matriciel)
Modélisation des éléments de théorisation ancrée
Production de rapports d'analyses

Logiciels

Nvivo, QDAminer

Analyse spatiale des données

Représentation spatiale de phénomènes sociaux à l’œuvre sur un territoire donné
Décrire et visualiser les indicateurs descriptifs d'un phénomène (ampleur, évolution, disparités) au niveau d'un espace géographique
Modèles de régression spatiale pour des variables dépendantes continue, dichotomique ou discrète
Logiciels: ArcGIS, R

Autres services informatiques

Création de sites web, notamment à vocation éducative
Infographie statistique