Cédric TAVERNE
Un modèle statistique adapté aux échelles présentes dans les questionnaires

[fontawesome icon= »caret-right » circle= »no » size= »small » iconcolor= »#000000″ circlecolor= » » circlebordercolor= » » animation_type= »0″ animation_direction= »down » animation_speed= »0.1″]UCL, Institut de Statistique, Biostatistique et Sciences actuarielles

[fontawesome icon= »caret-right » circle= »no » size= »small » iconcolor= »#000000″ circlecolor= » » circlebordercolor= » » animation_type= »0″ animation_direction= »down » animation_speed= »0.1″]Titre de thèse : Inflated Discrete Beta Regressions for Likert and Discrete Rating Scales

[fontawesome icon= »caret-right » circle= »no » size= »small » iconcolor= »#000000″ circlecolor= » » circlebordercolor= » » animation_type= »0″ animation_direction= »down » animation_speed= »0.1″]Les outils développés dans ma thèse permettent d’associer des réponses données sur des échelles de Likert (« pas du tout d’accord » à « tout à fait d’accord ») ou de cotation (de 0 à 10 par ex.) avec les caractéristiques des répondants (sexe, âge, QI, etc.). Il y a 3 niveaux d’association étudiés : la position moyenne de la réponse, l’unanimité (dispersion) de cette position au sein d’un groupe et, lorsque c’est pertinent, la probabilité de choisir de manière indéfectible un niveau précis sur l’échelle.

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