Annexe
p. 79-80
Texte intégral
Les logiciels
1Le calcul d’indicateurs synthétiques sur les trajectoires, de même que le codage sous forme de disjonctifs complets ou de calendriers simplifiés, ainsi que les analyses factorielles ou la plupart des procédures de classification automatique, sont réalisables à partir des principaux logiciels de statistiques généralistes (SAS®, Stata®, SPSS®, etc.).
2Ce n’est en revanche pas le cas de l’analyse de séquences en général et de l’optimal matching en particulier. SAS® et SPSS® ne permettent pas, à ce jour, d’effectuer des analyses de séquences de manière satisfaisante. Stata® possède un module nommé « SQ » dédié à l’analyse séquentielle et plus particulièrement à l’optimal matching (Brzinsky-Fay et al., 2006), qui permet aussi la représentation de tapis (index plots). Il est relativement lent, cependant Brendan Halpin propose une version plus rapide de l’algorithme d’OM, d’autres métriques et un certain nombre de fonctions utiles, qui font de Stata® un choix pertinent pour les typologies de trajectoires (Halpin, 2017).
3http://teaching.sociology.ul.ie/seqanal/
4TDA, un logiciel libre de statistiques plus particulièrement orienté vers l’analyse biographique, possède des fonctions rapides et relativement simples pour l’analyse de séquences et l’optimal matching (Rohwer et Pötter, 2005).
5http://www.stat.ruhr-uni-bochum.de/tda.html
6Le dynamic hamming a été implémenté par son auteur sous Stata® et sous SAS® (extension « Seqcomp »).
7http://laurent.lesnard.free.fr/rubrique.php3?id_rubrique=4
8Elzinga a développé son propre logiciel, Chesa, pour mettre à disposition ses métriques et le calcul de la turbulence des séquences.
9D’autres logiciels spécifiquement consacrés à l’analyse de séquences et à l’optimal matching existent aussi : Optimize, développé par Andrew Abbott (mais plus mis à jour depuis 1997), ou des logiciels issus de la biologie (Pileup, ClustalG, etc.).
10http://www.hku.hk/bruhk/gcgdoc/pileup.html
11Mais le moyen le plus performant et le plus complet de faire de l’analyse de séquences est sans doute à l’heure actuelle le logiciel libre R, en particulier avec les packages « TraMineR » (Gabadinho et al., 2009) et « TraMineRextras ». Celui-ci offre en effet de nombreuses possibilités : optimal matching, mais aussi toutes les autres mesures de dissimilarité évoquées dans ce manuel ; diverses représentations graphiques dont les « tapis » (index plots) ; calculs d’entropie, de turbulence et de complexité ; analyse de variance et arbres de décision, etc. Et il est gratuit !
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États flous et trajectoires complexes
Observation, modélisation, interprétation
Philippe Antoine et Éva Lelièvre (dir.)
2006
Biographies d’enquêtes
Bilan de 14 collectes biographiques
GRAB (Groupe de réflexion sur l'approche biographique) (dir.)
2009
Méthodes de mesure de la mobilité spatiale
Migrations internes, mobilité temporaire, navettes
Daniel Courgeau
2021
L’analyse statistique des trajectoires
Typologies de séquences et autres approches
Nicolas Robette
2021
Fuzzy States and Complex Trajectories
Observation, modelisation and interpretation of life histories
GRAB Harriet Coleman (trad.)
2009
Minorités de genre et de sexualité
Objectivation, catégorisations et pratiques d’enquête
Wilfried Rault et Mathieu Trachman (dir.)
2023
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