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Méthodes de recherche en management

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Largement utilisée dans la recherche en management, l’estimation statistique permet au chercheur d’éprouver – au moyen de tests statistiques – des hypothèses de recherche formulées en termes de comparaison de certains éléments ou d’existence de relations entre variables. Ce chapitre décrit la logique de base des tests statistiques et présente les règles et modalités de leur usage. Il reprend la distinction classique entre tests paramétriques et non paramétriques puis présente les principaux tests statistiques de comparaison en fonction des questions que peut se poser le chercheur, qu’il désire comparer des moyennes, des proportions ou pourcentages, des variances, des coefficients de corrélations ou de régressions linéaires, des variables ou des populations, etc. Le chapitre traite ensuite la question spécifique de l’estimation statistique de relations causales entre variables en insistant sur la nécessité de prendre en compte trois éléments fondamentaux : la puissance des tests statistiques utilisés, l’exogénéité des variables explicatives et la spécification des modèles.
Title: Méthodes de recherche en management
Description:
Largement utilisée dans la recherche en management, l’estimation statistique permet au chercheur d’éprouver – au moyen de tests statistiques – des hypothèses de recherche formulées en termes de comparaison de certains éléments ou d’existence de relations entre variables.
Ce chapitre décrit la logique de base des tests statistiques et présente les règles et modalités de leur usage.
Il reprend la distinction classique entre tests paramétriques et non paramétriques puis présente les principaux tests statistiques de comparaison en fonction des questions que peut se poser le chercheur, qu’il désire comparer des moyennes, des proportions ou pourcentages, des variances, des coefficients de corrélations ou de régressions linéaires, des variables ou des populations, etc.
Le chapitre traite ensuite la question spécifique de l’estimation statistique de relations causales entre variables en insistant sur la nécessité de prendre en compte trois éléments fondamentaux : la puissance des tests statistiques utilisés, l’exogénéité des variables explicatives et la spécification des modèles.

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