Programme

Ce programme est prévisionnel et pourra être légèrement modifié. Les ateliers pratiques sont indiqués en italique.

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Détail des conférences et ateliers :

Mardi

La première matinée sera l’occasion de présenter la structure globale de la semaine et la complémentarité des différentesméthodes proposées.

Par la suite, nous vous proposons de voir ou revoir certaines bases de la statistique classique. Il s’agira de revenir sur les tenants et aboutissants des méthodes d’analyses que sont l’analyse de corrélation et de régression et les biais que présentent ces méthodes quand il s’agit d’intégrer la dimension spatiale.

Atelier sur R : Lors de cet atelier nous verrons comment réaliser une analyse de corrélation et de régression avec R. Tout le « worflow » de ces analyses sera suivi, en passant par la vérification des prérequis, la réalisation des analyses, leur interprétation et enfin leur représentation.

Atelier sur GeoDa : Dans cet atelier, nous verrons comment mener à bien une analyse par régression linéaire multiple sans passer par la programmation, et en solution logicielle libre et gratuite. Nous ferons une vérification des prérequis, puis une analyse des résultats et leur interprétation statistique et spatiale.

Mercredi

La matinée présentera les enjeux de la mesure de l’autocorrélation spatiale des données en SHS. Par enjeux, nous entendons autant les sous-jacents épistémologiques (signification de l’autocorrélation spatiale, biais induits) que les implications méthodologiques (effet des choix méthodologiques, comme les matrices de distance, sur les mesures). Nous alternerons donc exemples concrets autour de données et présentation des cadres théoriques.

Régression spatiale : ici seront abordés les 6 modèles classiques de régression spatiale issus du modèle général de Manski. Nous aborderons également la question de la sélection de ces modèles par rapport aux données ou par rapport aux hypothèses de recherche, ainsi que les statistiques de test spécifiques à ce type de modèles. Nous porterons une attention particulière sur l'interprétation des résultats de ces modèles.

Ateliers : deux ateliers seront menés en parralèle pour la mise en oeuvre des modèles d'auto-corrélation spatiale et de régression spatiale. Le premier atelier se déroulera sur R avec une part de programmation : le second sur GeoDa avec une solution logicielle "presse-bouton" libre et gratuite.

Jeudi

Cette matinée sera consacrée à la présentation théorique de la régression géographiquement pondérée (GWR), principale méthode utilisée en géographie quantitative pour modéliser l'hétérogénéité spatiale des relations statistiques. Après avoir rappelé les principaux effets spatiaux en régression, la méthode sera présentée en détail : principes, calibration, sorties, interprétations, extensions, avant de s'attarder sur quelques exemples d'applications dans la littérature scientifique.

Ateliers : deux ateliers seront menés en parallèle pour la mise en œuvre des Régressions Géographiquement Pondérées. Le premier atelier se déroulera sur R avec une part de programmation : le second sur MGWR avec une solution logicielle "presse-bouton" libre et gratuite.

Vendredi

Cette matinée sera consacrée à la remise en perspective de toutes les méthodes présentées durant la semaine. D'autre part, nous présenterons à titre d'exemples, des méthodes pour aller plus loin dans les statistiques spatiales. L'objectif est d'élargir la connaissance de chacun sur ces méthodes, sans pour autant en prévoir une mise en application, faute de temps.

Atelier : la dernière demi-journée sera consacrée à la mise en application des différentes méthodes vues durant le séminaire aux données des stagiaires. Vous pouvez vous munir de vos propres jeux de données et nous verrons ensemble quelles analyses sont adaptées à vos problématiques.

Quelques références bibliographiques utiles :

• Apparicio P., Séguin A.-M. et Leloup X., 2017. Modélisation spatiale de la pauvreté à Montréal : apport méthodologique de la régression géographiquement pondérée. In : The Canadian Geographer / Le géographe canadien [en ligne]. 2017. n° 51, pp. 412‑427
• Feuillet T., 2021, Atelier d'analyse spatiale (GWR), communication réalisée durant l’école thématique SIGR2021 sur les sciences de l’information géographique reproductibles
• Feuillet T., Cossart E., Commenges H., 2019, Manuel de géographie quantitative. Concepts, outils, méthodes. A. Colin, Paris, 192 p.
• Oliveau S., 2010, « Autocorrélation spatiale : leçons du changement d’échelle », L’Espace Géographique, n°1, pp. 51-64