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.
21 to 25
Introduction to Structural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
This intensive, graduate-level seminar deals with the principles, assumptions, strengths, limitations, and applications of the family of techniques known as structural equation modeling (SEM).
2 to 6
Introduction to Structural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
This intensive, graduate-level seminar deals with the principles, assumptions, strengths, limitations, and applications of the family of techniques known as structural equation modeling (SEM).
16 to 20
Introduction à l'analyse multiniveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal.
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.
24 to 27
La préparation des données pour l'analyse de données longitudinales à l'aide de Stata
By Benoît Laplante,
professeur, Laboratoire d'études de la population, Centre - Urbanisation Culture Société de l'Institut national de la recherche scientifique (INRS).
By Philip Merrigan,
professeur, département de sciences économiques, UQAM.
Cette formation pratique a pour objectifs de rendre les participants aptes à préparer les fichiers de données nécessaires à différents types d’analyse longitudinale : modèles statistiques pour données de panels, modèles de risque et programmes d’analyse des séquences. Le cours abordera les deux situations les plus fréquentes en ce qui concerne les sources de données en vue d’une analyse longitudinale : d’une part, le cas où les données proviennent d’une enquête rétrospective, et d’autre part, le cas où les données proviennent d’une enquête à passages répétés. Les données d’enquêtes de Statistique Canada seront utilisées dans le cadre de la formation : l’Enquête sociale générale (cycle 20 sur la famille), l’Enquête nationale sur la santé des populations et l’Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes. Aux fins d’apprentissage, les participants auront à réaliser des exercices permettant de résoudre la plupart des problèmes courants de préparation de données.
June 3
Panel Data Analysis By Jorgen Hansen, professor, Department of Economics, Concordia University.
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).
6 to 10
Analyse statistique des données de panels By Philip Merrigan, professeur, département de sciences économiques, UQAM.
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).
13 to 17
Multilevel Modeling Using Stata and HLM By Richard Wanner, professor, Department of Sociology, University of Calgary.
This one-week course will cover one of a family of statistical methods for analyzing clustered data, multilevel modeling. This clustering may consist of individual cases grouped into units such as classrooms, cities, or countries in the cross-sectional case, or repeated observations clustered within individual cases, in the longitudinal case. The course will deal with a number of estimation methods for both continuous and categorical dependent variables within the multilevel framework. The approach taken in the course will emphasize logic of the methods and interpretation of results rather then the mathematical underpinnings of the models.
20 to 22
Évaluation des politiques publiques: Les méthodes paramétriques, semi-paramétriques et non-paramétriques By Guy Lacroix, professeur, département d'économique, Université Laval.
Cet atelier est une introduction aux techniques récentes d'évaluation des politiques publiques. Les développements méthodologiques récents ont montré qu'il est possible de contourner la plupart des problèmes conceptuels liés à l'évaluation des politiques publiques. L'importance de ces développements a d'ailleurs été consacrée par l'attribution du prix Nobel d'économie en l'an 2000 à James Heckman et Daniel McFadden, deux des principaux chercheurs ayant œuvré au développement méthodologique lié au champ de l'évaluation.
22 to 26
Introduction to Structural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
This intensive, graduate-level seminar deals with the principles, assumptions, strengths, limitations, and applications of the family of techniques known as structural equation modeling (SEM).
26 to 30
Introduction aux modèles multiniveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal.
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.
26 to 30
Introduction aux systèmes d'information géographique (module donné à l'INRS) By Marie-Soleil Cloutier, professeure, laboratoire d'analyse spatiale et d'économie régionale, Centre - Urbanisation Culture Société de l’INRS.
Ce cours d’initiation aux systèmes d’information géographique (SIG) vise l’apprentissage des principaux concepts et méthodes des SIG. L’étudiant acquerra les compétences nécessaires pour concevoir, structurer et explorer une base de données spatiales dans un SIG.
3 to 7
Méthodes microéconométriques d'évaluation de l'impact causal de politiques publiques, programmes ou réformes By Matthieu Chemin, professeur, département de sciences économiques, UQAM.
Comment évaluer l'impact de programmes, réformes ou politiques, affectant le marché du travail, les systèmes d'éducation et de santé, les services sociaux? Sous la contrainte de ressources publiques limitées, déterminer quelles interventions sont efficaces et à quel coût est crucial, et permet aux décisions politiques d'être quidées par l'évidence factuelle quant à l'efficacité relative de programmes existants.
17 to 21
Structural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
This intensive, graduate-level seminar deals with the principles, assumptions, strengths, limitations, and applications of the family of techniques known as structural equation modeling (SEM).
25 to 28
Introduction aux systèmes d'information géographique (Training will be held at Sherbrooke) By Philippe Apparicio, professeur-chercheur, laboratoire d'analyse spatiale et d'économie régionale, Centre - Urbanisation Culture Société de l’INRS.
Ce cours d’initiation aux systèmes d’information géographique (SIG) vise l’apprentissage des principaux concepts et méthodes des SIG. L’étudiant acquerra les compétences nécessaires pour concevoir, structurer et explorer une base de données spatiales dans un SIG.
to
June 4
Analyse statistique des données de panels By Philip Merrigan, professeur, département de sciences économiques, UQAM.
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).
7 to 11
Panel Data Analysis By Jorgen Hansen, professor, Department of Economics, Concordia University.
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).
16 to 20
Analyse de trajectoires : application de modèles multiniveaux paramétriques et non-paramétriques By Éric Lacourse, professeur, département de sociologie, Université de Montréal.
Lors de ce séminaire, l'analyse de régression multiniveau paramétrique et non-paramétrique sera abordée en deux étapes subséquentes suivant la chronologie historique de leur développement. D'une manière appliquée et avec des exemples de recherche concrets, ce cours permettra aux participants de faire des liens entre les théories et les modèles statistiques du changement.
27 to 29
Analyse de trajectoires: application de modèles multiniveaux paramétriques et non-paramétriques By Éric Lacourse, professeur, département de sociologie, Université de Montréal.
Lors de ce séminaire, l'analyse de régression multiniveau paramétrique et non-paramétrique sera abordée en deux étapes subséquentes suivant la chronologie historique de leur développement. D'une manière appliquée et avec des exemples de recherche concrets, ce cours permettra aux participants de faire des liens entre les théories et les modèles statistiques du changement.
May 1
Introduction aux systèmes d'information géographique (module donné à l'INRS)
By Philippe Apparicio,
professeur-chercheur, laboratoire d'analyse spatiale et d'économie régionale, Centre - Urbanisation Culture Société de l'Institut national de la recherche scientifique.
Marie-Soleil Cloutier,
professeur, département de géographie, Université de Montréal.
Ce cours d’initiation aux systèmes d’information géographique (SIG) vise l’apprentissage des principaux concepts et méthodes des SIG. L’étudiant acquerra les compétences nécessaires pour concevoir, structurer et explorer une base de données spatiales dans un SIG.
4 to 8
Panel Data Analysis By Jorgen Hansen, professor, Department of Economics, Concordia University.
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 the Survey of Income and Labour Dynamics (SLID). During the course, we will gradually build an empirical specification that models four major decisions for women: (1) Working; (2) Marriage/cohabiting; (3) Fertility; and (4) Receiving social assistance. The decisions will in the end be modeled jointly and the aim is to estimate how these decisions are related and assess the importance of one decision on the other decisions.
11 to 15
Introduction aux modèles multi-niveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal.
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.
25 to 29
Structural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
This intensive, graduate-level seminar deals with the principles, assumptions, strengths, limitations, and applications of the family of techniques known as structural equation modeling (SEM).
1 to 5
Analyse statistique des données de panels By Philip Merrigan, professeur, département de sciences économiques, UQAM.
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).
1 to 5
Introduction aux méthodes d'analyse spatiale (module donné à l'INRS) By Philippe Apparicio, professeur-chercheur, laboratoire d'analyse spatiale et d'économie régionale, Centre - Urbanisation Culture Société de l'Institut national de la recherche scientifique.
Ce cours vise à initier les participants aux analyses statistiques spatialisées. Parmi les méthodes d’analyse spatiale qui seront abordées, mentionnons les mesures d’autocorrélation spatiale, les méthodes d’analyse de répartition ponctuelle, les méthodes d’interpolation spatiale et d’analyse d’image, l’analyse de réseau et les mesures d’accessibilité, les modèles de régression autorégressifs et géographiquement pondérées. L'accent est mis sur la compréhension des principes et de l'utilité des diverses méthodes plutôt que sur la logique mathématique sous-jacente.
8 to 12
Event History Analysis By John Sandberg, professor, Department of Sociology, McGill University.
This intensive training session deals with longitudinal analysis, with a strong focus on event history analysis. Emphasis will be placed both on theory and computer application of the method using data from Statistics Canada Youth in transition survey (YITS).
15 to 17
La préparation des données pour l'analyse longitudinale à l'aide de Stata By Benoît Laplante, professeur, laboratoire d’études de la population, Centre - Urbanisation Culture Société de l'Institut national de la recherche scientifique.
Le cours a pour objectifs de rendre les participants aptes à préparer les fichiers de données nécessaires à différents types d’analyse longitudinale : modèles statistiques pour données d’enquêtes à passages répétés, modèles de risque et programmes d’analyse des séquences. À l’aide du progiciel Stata, ils apprendront à préparer des fichiers de données : qui comprennent plus d’un article (« enregistrement ») par individu, qui résultent de la combinaison d’informations provenant de plusieurs fichiers de données différents et qui permettent de mener des analyses biographiques. Les données de l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) de Statistique Canada seront utilisées dans le cadre de cet atelier.
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May 2
Modèles de classes latentes et modèles de trajectoires (Finite Mixture Models) By Danielle Forest, analyste, Statistique Canada.
Les modèles de mélange fini (Finite Mixture Models) sont des modèles pour lesquels la fonction de densité est la somme pondérée de plusieurs densités, résultat de la modélisation d’une variable latente catégorielle et de la distribution conditionnelle des variables observées. La variable latente se révèle par la corrélation des variables observées. Les modèles de classes latentes et les modèles de trajectoires sont des applications de ces modèles.
12 to 16
Event History Analysis By John Sandberg, professor, Department of Sociology, McGill University.
This intensive training session deals with longitudinal analysis, with a strong focus on event history analysis. Emphasis will be placed both on theory and computer application of the method using data from the Settlement of New Immigrants (SNI) survey.
12 to 16
Analyse des transitions By Johanne Boisjoly, professeure, sciences humaines, Université du Québec à Rimouski.
Introduire les participants aux méthodes d’analyse de données longitudinales pour leur permettre de commencer à utiliser l’analyse des transitions (event history analysis) dans leurs recherches.
20 to 23
Introduction aux modèles multi-niveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal et chercheur associé au Groupe de recherche sur les aspects sociaux de la santé et de la prévention (GRASP).
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.
26 to 30
Introduction aux méthodes d'analyse spatiale By Philippe Apparicio, professeur-chercheur, laboratoire d'analyse spatiale et d'économie régionale de l’Institut national de la recherche scientifique - Urbanisation, Culture et Société.
Ce cours vise à initier les participants aux analyses statistiques spatialisées et à examiner les limites et les précautions à prendre lorsque l'espace est introduit dans l’analyse statistique. Parmi les méthodes d’analyse spatiale qui seront abordées, mentionnons les mesures d’autocorrélation spatiale, les méthodes d’analyse de répartition ponctuelle, les méthodes d’interpolation spatiale et d’analyse d’image, l’analyse de réseau et les mesures d’accessibilité, les modèles de régression autorégressifs et géographiquement pondérées. L'accent est mis sur la compréhension des principes et de l'utilité des diverses méthodes plutôt que sur la logique mathématique sous-jacente.
2 to 5
Introduction aux modèles d'équations structurelles By Louis-Paul Rivest, professeur, département de mathématiques et de statistique, Université Laval.
Ce cours de niveau gradué vise à initier les participants à l'utilisation des modèles d'équations structurelles. On présentera d'abord une brève révision de la régression des moindres carrés et de l'analyse factorielle standard. Par la suite le cours traitera de relation causale et de diagramme de cheminement pour variables observées. Le modèle d'analyse factorielle confirmatoire sera ensuite abordé. Le cours se terminera par l'établissement de diagrammes de cheminement pour variables latentes. Le cours s'inspirera du livre de Mueller (1996). Les modèles seront présentés par le biais d'exemples concrets qui traitent de vraies données. Des exemples de code SAS, R, et LISREL pour ajuster les modèles étudiés seront présentés. On discutera également de quelques exemples d'application de ces modèles présentés dans la revue Structural Equation Modeling.
2 to 6
Analyse statistique des données de panels By Philip Merrigan, professeur, département de sciences économiques, UQAM.
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).
9 to 13
Introduction toStructural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
This intensive, graduate-level seminar deals with the principles, assumptions, strengths, limitations, and applications of the family of techniques known as structural equation modeling (SEM).
7 to 11
Panel Data Analysis By Jorgen Hansen, professor, Department of Economics, Concordia University.
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 the Survey of Income and Labour Dynamics (SLID). During the course, we will gradually build an empirical specification that models four major decisions for women: (1) Working; (2) Marriage/cohabiting; (3) Fertility; and (4) Receiving social assistance. The decisions will in the end be modeled jointly and the aim is to estimate how these decisions are related and assess the importance of one decision on the other decisions.
1 to 5
Structural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
This intensive, graduate-level seminar deals with the principles, assumptions, strengths, limitations, and applications of the family of techniques known as structural equation modeling (SEM).
15 to 18
Introduction aux modèles multi-niveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal et chercheur associé au Groupe de recherche sur les aspects sociaux de la santé et de la prévention (GRASP).
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.
to
May 4
Introduction aux modèles multi-niveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal.
Le cours a pour objectif d´initier les participants aux notions de bases et avancées de l´analyse des données hiérarchiques transversales et longitudinales avec les modèles multi-niveaux.
14 to 18
Event History Analysis By John Sandberg, professor, Department of Sociology, McGill University.
The objective of this course is to initiate the participants to the fundamentals of survival analysis and of single decrement life tables and to event history analysis using semi-parametric regression models and piecewise exponential survival regression models.
22 to 25
Introduction to Structural Equation Modeling By Rex B. Kline, professor, Department of Psychology, Concordia University.
Basic SEM techniques, including path analysis, confirmatory factor analysis (CFA), and full “LISREL” (structural-regression) models, will be covered. Some familiarity with basic statistical techniques, such as multiple regression, is assumed, but higher levels of quantitative knowledge are not required.
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June 1
Panel Data Analysis By Jorgen Hansen, professor, Department of Economics, Concordia University.
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 the Survey of Income and Labour Dynamics (SLID).
4 to 8
Analyse statistique des données de panels By Philip Merrigan, professeur, département de sciences économiques, UQAM.
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).
11 to 15
Modèles de classes latentes et modèles de trajectoires
By Danielle Forest,
statisticienne au CIQSS
Alain Girard,
statisticien au GRIP.
Les Finite Mixture Models (McLachlan, G., Peel D. (2000)) sont des modèles pour lesquels la fonction de densité conjointe est la somme pondérée de plusieurs densités, résultat de la modélisation d’une variable latente catégorielle et de la distribution sous-jacente des variables observées. Les modèles de classes latentes et les modèles de trajectoires sont des applications des Finite Mixture Models.
18 to 22
Modèles de risque pour données d'enquêtes à plans complexes
By Benoît Laplante,
professeur, INRS
Benoît-Paul Hébert,
analyste, développement Social Canada.
Cette formation vise à introduire les chercheurs en sciences sociales qui possèdent déjà une certaine connaissance de l’analyse des transitions au moyen des modèles de risque à un certain nombre de questions fondamentales et avancées liées à la recherche appliquée telle qu’elle se pratique aujourd’hui et en particulier à la recherche menée au moyen des enquêtes longitudinales de Statistique Canada.
17 to 20
Introduction aux modèles multi-niveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal.
Le cours a pour objectif d´initier les participants aux notions de bases et avancées de l´analyse des données hiérarchiques transversales et longitudinales avec les modèles multi-niveaux.
8 to 12
Introduction aux modèles multi-niveaux By Alain Marchand, professeur, école de relations industrielles, Université de Montréal.
Le cours a pour objectif d´initier les participants aux notions de bases et avancées de l´analyse des données hiérarchiques transversales et longitudinales avec les modèles multi-niveaux.
23 to 26
Growth Curves Analysis with Mplus By Miles Taylor, University of North Carolina at Chapel Hill.
The objective of this course is to introduce students to individual-level trajectory analysis in a structural equation modeling (SEM) framework using Mplus software. The course begins with a short review of SEM and the theory behind latent growth curve analysis in including model assumptions. Research questions in the behavioral and social sciences most appropriate for these techniques will be discussed throughout the course. Applications of the basic model, along with extensions available in Mplus to capture dynamic effects, will be emphasized.
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June 2
Event History Analysis by John Sandberg, professor, Department of Sociology, McGill University.
The objective of this course is to initiate the participants to the fundamentals of survival analysis and of single decrement life tables and to event history analysis using semi-parametric regression models and piecewise exponential survival regression models.
5 to 9
Analyse des données de panels et évaluation des politiques by Philip Merrigan, professeur, département de sciences économiques, UQAM.
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) ainsi que leur usage dans l’évaluation des politiques publiques.
12 to 16
Analyse des trajectoires développementales Par Éric Lacourse, professeur, département de sociologie, Université de Montréal.
L’objectif du cours est d’initier les participants aux analyses semi-paramétriques de trajectoires développementales à partir de données longitudinales à l’aide des logiciels SPSS et SAS.
19 to 22
Introduction à l’analyse des transitions By Benoît Laplante, professeur, INRS.
Cette formation a pour objectif d’initier les participants aux méthodes d’analyse de données longitudinales pour leur permettre de commencer à utiliser l’analyse des transitions (event history analysis) dans leurs recherches.
3 to 7
Introduction aux modèles d’équations structurales By Rachelle Narcisse, Université de Montréal.
L’objectif de la formation est de familiariser les participant(e)s aux concepts fondamentaux et à la terminologie des modèles d’équations structurelles et de leur permettre d’appliquer ces méthodes à l’aide du logiciel LISREL.
10 to 14
Panel Data Analysis By Jorgen Hansen, professor, Department of Economics, Concordia University.
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 the Survey of Income and Labour Dynamics (SLID).
24 to 27
Introduction à l'analyse multi-niveaux By Alain Marchand, professor, Concordia University.
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June 3
Analyse statistique des données de panels et évaluation des politiques publiques By Philipp Merrigan, professeur, UQAM.
13 to 17
Event History Analysis By John Sandberg, professor, Department of Sociology, McGill University.
15 to 19
Analyse des données longitudinales : analyse des transitions (régression de survie)
By Johanne Boisjoly,
professeur, Université du Québec à Rimouski.
Jean Renaud,
professeur, Université de Montréal.
Céline Le Bourdais,
professor, McGill University and QICSS' academic director.
15 to 19
Analyse des transitions : module avancé
By Benoît Laplante,
professeur, INRS.
Benoît-Paul Hébert,
analyste, Développement Social Canada.
17 to 21
Séminaire avancé en analyse des transitions
By Benoît Laplante,
professeur, INRS-UCS
Benoît-Paul Hébert,
chercheur, Développement des ressources humaines Canada.
25 to 28
Aspects épidémiologiques et statistiques de la surveillance en santé publique
By Michel Rossignol,
Direction de la santé publique de Montréal et Université McGill
Robert Choinière,
Institut national de la santé publique
Marion Bédard,
économiste, Statistique Canada
François Brisebois,
Statistique Canada; Université d’été de Montréal en santé publique en collaboration avec l’Institut national de santé publique du Québec, Université McGill, l’Université de Montréal, le Réseau de recherche en santé des populations du Québec et l’Institut de recherche en santé du canada- santé des populations.
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June 4
Analyse statistique des données de panels et évaluation des politiques publiques By Philipp Merrigan, professeur, UQAM.
7 to 11
Introduction à la modélisation d'èquations structurales By Michel Préville, professeur, Université de Sherbrooke.
14 to 23
Analyse des données longitudinales : analyse des transitions (régression de survie)
By Johanne Boisjoly,
professeur, Université du Québec à Rimouski
Jean Renaud,
professeur, Université de Montréal
Céline Le Bourdais,
professor, INRS and QICSS' academic director.
28 to 30
Introduction à la modélisation d'équations structurales By Michel Préville, professeur, Université de Sherbrooke.
5 - 6
Introduction à la modélisation d'équations structurales By Michel Préville, professeur, Université de Sherbrooke.
6 to 10
Introduction à la modélisation d'équations structurales By Michel Préville, professeur, Université de Sherbrooke.
2 to 12
Innovations méthodologiques et statistiques sociales : analyse quantitative des données biographiques
By Richard Marcoux,
professeur, Université Laval
Anne Calvès,
professeur, Université de Montréal
Jean-François Kobiané,
Université de Ouagadougou; in collaboration with the département de sociologie de l’Université Laval.
12 to 21
Analyse des données longitudinales : analyse des transitions (régression de survie)
By Johanne Boisjoly,
professeure, Université du Québec à Rimouski
Jean Renaud,
professeur, Université de Montréal
Céline Le Bourdais,
professor, INRS and QICSS' academic director.
Hans-Peter Blossfeld,
professeur, Universität Bielefeld
Rajulton Fernando,
professor, University of Western Ontario
Zenaida Ravanera,
professor, University of Western Ontario.
7 to 11
Analyse statistique des données de panels et évaluation des politiques publiques (en collaboration avec le CIRPÉE)
By Philipp Merrigan,
professeur, Université du Québec à Montréal
Guy Lacroix,
professeur, Université Laval.
26 to 30
Advanced Survival Analysis for the Social Sciences, en collaboration avec le CIED
By Benoît Laplante,
professeur, INRS
Benoît-Paul Hébert,
chercheur, Développement des ressources humaines Canada.
13 to 23
Cours intensif sur l'analyse des données longitudinales (en collaboration avec le CIED et le CÉETUM)
By Benoît Laplante,
professeur, INRS
Jean Renaud,
professeur, Université de Montréal
Céline Le Bourdais,
professor, INRS and QICSS' academic director
Hans-Peter Blossfeld,
professeur, Universität Bielefeld
Rajulton Fernando,
professor, University of Western Ontario
Benoît-Paul Hébert,
chercheur, Développement des ressources humaines Canada
Jean Poirier,
coordonator, QICSS.
