École Privée d’Ingénierie du Niger — L’école du nouveau monde

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Unité d’enseignement : MRH · S1 · UE5 — Méthodologie et outils de la recherche

  • Statistiques appliquées aux sciences sociales

    Ce cours donne au futur responsable RH et au futur chercheur les outils statistiques nécessaires pour décrire, comparer et expliquer des données sociales : effectifs, salaires, absentéisme, résultats d’enquêtes de satisfaction ou d’engagement. Il progresse de la statistique descriptive vers l’inférence (estimation, tests), puis vers les analyses bivariées et multivariées (khi-deux, corrélation, analyse de variance, régression linéaire simple et multiple). Chaque méthode est présentée avec ses conditions d’application, sa formule, un calcul détaillé et l’interprétation managériale du résultat. La dernière leçon est consacrée à la mise en œuvre sur logiciels (Excel, R, SPSS, Jamovi) et à la lecture des sorties, compétence indispensable pour le mémoire de Master et pour l’exploitation des données d’enquêtes collectées notamment avec KoboToolbox.

    Objectifs d’apprentissage

    • Décrire une distribution à l’aide de tableaux, de graphiques et d’indicateurs de tendance centrale et de dispersion ;
    • Construire un intervalle de confiance et conduire un test d’hypothèse (moyenne, proportion, comparaison de deux groupes) ;
    • Choisir et appliquer le test adapté au type de variables (khi-deux, corrélation, ANOVA) ;
    • Estimer et interpréter une régression linéaire simple et multiple ;
    • Utiliser un logiciel statistique et interpréter correctement ses sorties.

    Prérequis

    Connaissances de base en statistiques (moyenne, pourcentage, lecture de graphiques) et maîtrise élémentaire d’un tableur.

    Plan du cours

    1. Statistiques descriptives appliquées aux données RH
    2. Estimation et tests d’hypothèses
    3. Analyses bivariées et multivariées : khi-deux, corrélation, ANOVA et régression
    4. Utilisation de logiciels statistiques : Excel, R, SPSS et Jamovi

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : 20 h de cours magistral (CM), 10 h de travaux dirigés (TD), 0 h de travaux pratiques (TP) et 30 h de travail personnel de l’étudiant (TPE) ; 3 crédits ECTS. Évaluation : contrôle continu (quiz en ligne, cas pratiques de TD, exposé ou dossier) et examen terminal écrit. Le contrôle continu comprend un mini-projet d’analyse d’un jeu de données RH sur logiciel, avec rapport interprété.

    Bibliographie

    • Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3e éd.). Routledge.
    • Howell, D. C. (2008). Méthodes statistiques en sciences humaines (6e éd., trad.). Bruxelles : De Boeck.
    • Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5e éd.). Sage.
    • Wonnacott, T. H., & Wonnacott, R. J. (1991). Statistique : économie, gestion, sciences, médecine. Economica.
    • Institut national de la statistique du Niger (INS), publications et bases de données (enquêtes emploi, annuaires statistiques).

  • Méthodologie de la recherche en gestion

    Ce cours fournit les bases méthodologiques pour conduire une recherche en sciences de gestion, en particulier le mémoire de Master en management des ressources humaines. Il suit le cheminement d’un chercheur : du choix du sujet à la problématique, du positionnement épistémologique au design de recherche, de la collecte des données qualitatives ou quantitatives à leur analyse, jusqu’à la rédaction et à la soutenance. Il s’inspire de la démarche en sept étapes de Quivy et Van Campenhoudt et des manuels de méthodologie en gestion (Thiétart et al.). Les exemples portent sur des terrains nigériens (entreprises de Niamey, administrations, ONG, sociétés minières) et intègrent les contraintes concrètes : accès au terrain, langues de l’enquête (français, haoussa, zarma), disponibilité des données, éthique.

    Objectifs d’apprentissage

    • Choisir un sujet pertinent et faisable, et formuler une problématique, des questions et des hypothèses ;
    • Situer sa recherche dans un paradigme épistémologique et construire une revue de littérature critique ;
    • Choisir un design (qualitatif, quantitatif, mixte) cohérent avec la question de recherche ;
    • Construire un échantillon et des instruments de collecte ; évaluer leur fiabilité et leur validité ;
    • Rédiger un mémoire selon les normes scientifiques (structure, citations APA) dans le respect de l’éthique.

    Prérequis

    Aucun prérequis formel. Le cours SAS4152 (statistiques appliquées) est suivi en parallèle et complète la partie quantitative.

    Plan du cours

    1. Choisir un sujet et construire une problématique de recherche
    2. Postures épistémologiques, revue de littérature et design de recherche
    3. Méthodes qualitatives et quantitatives : collecte, échantillonnage et analyse
    4. Rédaction scientifique et éthique de la recherche

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : 20 h de cours magistral (CM), 10 h de travaux dirigés (TD), 0 h de travaux pratiques (TP) et 30 h de travail personnel de l’étudiant (TPE) ; 3 crédits ECTS. Évaluation : contrôle continu (quiz en ligne, cas pratiques de TD, exposé ou dossier) et examen terminal écrit. Le dossier de contrôle continu consiste en un projet de recherche (problématique, revue de littérature courte, design et instrument de collecte).

    Bibliographie

    • Quivy, R., & Van Campenhoudt, L. (2006). Manuel de recherche en sciences sociales (3e éd.). Paris : Dunod.
    • Thiétart, R.-A. et al. (2014). Méthodes de recherche en management (4e éd.). Paris : Dunod.
    • Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2014). Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook (3e éd.). Sage.
    • Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2019). Research Methods for Business Students (8e éd.). Pearson.
    • American Psychological Association (2020). Publication Manual of the APA (7e éd.).