Centre interuniversitaire québécois de statistiques sociales (CIQSS)
CIQSS - QICSS
Quebec Inter-University Centre for Social Statistics
QICSS Summer School
The QICSS Summer School is designed for professors, university or public sector researchers, postdoctoral and postgraduate students, and, occasionally, for undergraduates who need training in methods of analysis for large-scale complex surveys, such as those of Statistics Canada and l'Institut de la statistique du Québec in order to conduct research in the context of their work or studies.
The registration period for the QICSS Summer School has been extended until May 22nd, 2012.
QICSS training sessions are an integral part of its research support activities. The QICSS provides access to a wealth of micro-data, from censuses, from large-scale social and health complex sample surveys and, to a lesser extent, from administrative files. The training sessions aim to provide current and future users with the tools needed to make proper use of this vast reservoir of data. QICSS courses target university and government researchers and post-graduate students (MSc and PhD) whose teaching and research activities are centred on quantitative data analysis. Because of the hands-on nature of most QICSS courses, the number of places is restricted and rarely exceeds fifteen. Priority is given to researchers and students who are already involved in projects at the QICSS.
Two main criteria will be used to select participants, based on registration information: first, how relevant the course is to the candidates studies, research and teaching; second, whether the candidate fulfils the course pre-requisites with respect to knowledge of specific statistical methods or software.
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Les systèmes d'information géographique, la disponibilité croissante de données géographiques, et les méthodes d'analyse spatiale permettent aujourd'hui d'évaluer le rôle du milieu de vie sur les comportements et mesures de santé. Ce cours présente les outils et méthodes d'analyse spatiale permettant la prise en compte de ces environnements sur la santé. En nous appuyant sur des systèmes d'information géographique et des logiciels d'analyse spatiale, nous verrons comment établir des mesures de contexte et comment intégrer ces mesures dans des modèles épidémiologiques. L'objectif central est la compréhension des principes et leur mise en pratique à travers des exercices utilisant des données de santé du même type que les grandes enquêtes de santé disponibles au CIQSS.
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This intensive, graduate-level, three-day seminar deals with advanced topics in structural equation modeling (SEM). It assumes that participants have a working knowledge of basic SEM applications, including path analysis, confirmatory factor analysis (CFA), and the evaluation of structural-regression (full "LISREL" models) in single samples. Topics for this advanced workshop include power analysis, the simultaneous evaluation of a model across multiple samples, the analysis of models with mean structures, latent growth models, and estimation of curvilinear or interactive effects. The presentation of topics will be conceptually rather than mathematically oriented despite the advanced level of the course, and many research examples will be considered. Computer output for esearch examples generated by LISREL, Mplus, or EQS will be available.
Le cours a pour objectif d'initier les étudiants aux notions de bases et avancées de l'analyse des données hiérarchiques transversales et longitudinales avec les modèles multi-niveaux.
L'objectif du cours est de présenter les estimateurs linéaires et non-linéaires couramment utilisés en sciences sociales, particulièrement en économie, en présence de données longitudinales de panels (mesures répétées).
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Ce cours a été conçu de manière à vous introduire aux fondements et à la pratique des analyses d'équations structurales. Le logiciel AMOS (‘Analysis of Moment Structures’) vous permettra d'étudier une vaste gamme de modèèles tout au long du cours. Vous aurez l'occasion, dans ce contexte, de vous familiariser avec la logique sousjacente aux AES, les postulats et prérequis de ces analyses, et les outils vous permettant d'effectuer ces analyses et d'en interpréter les résultats. La présentation du matériel se voudra conceptuelle beaucoup plus que mathématique. Toutefois, une connaissance des principes de base de la régression linéaire et des techniques d'analyse statistique fondamentale sera un atout.
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Doctorant, Département de sociologie, Université de Montréal
Ce cours avancé en statistique sociale appliquée aux données hiérarchiques longitudinales a pour but de permettre aux étudiants d'établir de meilleurs liens entre les théories en sciences sociales (sociologie, psychologie, criminologie, démographie, etc.) et les méthodes et statistiques pour analyser différents modèles dont les données possèdent plusieurs niveaux (i.e. quartiers, écoles, classes, individus et temps). Les analyses de régression avec composantes aléatoires paramétriques et non paramétriques seront abordées en deux étapes subséquentes, suivant la chronologie historique de leur développement.
Ce cours avancé en statistique sociale a pour but de permettre aux participants d'évaluer l'impact des données incomplètes sur les conclusions d'une analyse. Les méthodes classiques de traitement des données manquantes (utilisation des cas complets, imputation par la moyenne) ne permettent généralement pas de corriger les biais causés par les données manquantes. Les méthodes récentes présentent l'avantage d'évaluer la sensibilité aux données manquantes d'un résultat.
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This intensive training session deals with longitudinal (panel) data analysis. The course will cover topics in static and dynamic model specifications, as well as topics in duration data analysis. Emphasis will be placed both on theory and computer application of the methods using data from Statistics Canada Youth in Transition Survey, cohort-A (YITS-A) and the US National Longitudinal Survey of Youth 1997 (NLSY-1997).
