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Stata et l’analyse de données en sciences sociales

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Comment from the Stata technical group

Commentaire de l'équipe technique de Stata

Stata et l’analyse de données en sciences sociales (2026), de Benjamin Ferland, est un manuel d’initiation à l’analyse quantitative en sciences sociales qui articule étroitement explications méthodologiques et mise en pratique dans Stata.  L’ouvrage commence par les bases du logiciel, notamment l’interface, l’utilisation d’un do-file, la syntaxe, l’ouverture et la sauvegarde des données, l’exploration des variables, ainsi que la transformation des données par le recodage et la création de variables. Il pose ensuite les fondations des statistiques descriptives univariées et de leur interprétation.

Le livre aborde ensuite l’analyse bivariée afin d’évaluer l’existence d’une association entre deux variables, ainsi que sa direction et son intensité, avant de présenter la régression linéaire estimée par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) pour des variables dépendantes métriques (intervalle ou ratio), en modèles simples et multiples avec variables de contrôle. Le lecteur est guidé dans la lecture des sorties de Stata et dans la présentation des résultats, avec des outils de post-estimation courants, notamment les valeurs prédites et les effets marginaux. Un chapitre est consacré aux diagnostics usuels du modèle (multicolinéarité, hétéroscédasticité, valeurs aberrantes, et non-linéarité), et un autre aux effets d’interaction lorsque l’hypothèse théorique implique que l’effet d’une variable dépend d’une autre. Chaque chapitre se clôt par une annexe regroupant les formules et certaines notions plus techniques, afin d’alléger le fil de l’exposé.

English

Stata et l'analyse de données en sciences sociales (2026) by Benjamin Ferland is a practical, research-oriented introduction to quantitative analysis for the social sciences. It combines clear statistical explanations with step-by-step work in Stata. The book starts with the essentials of using the software, including the interface, do-files, basic syntax, opening and saving datasets, exploring variables, and transforming data through recoding and variable creation. It then builds a foundation in univariate descriptive statistics and interpretation.

The book next turns to the tools most often used to test social science hypotheses. It covers bivariate statistics to evaluate whether two variables are associated, along with the direction and strength of that relationship, and then introduces linear regression (ordinary least squares) for interval or ratio outcomes, including simple and multiple models with controls. Readers learn how to interpret and report results; use postestimation tools such as predicted values and marginal effects; run diagnostic tests for issues like multicollinearity, heteroskedasticity, outliers, and nonlinearity; and model interaction effects when theory predicts that relationships vary across conditions. Each chapter concludes with an annex that gathers mathematical formulas and more advanced concepts to keep the main text accessible.

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