Bienvenue dans l'analyse des conditions nécessaires (ACN).
L'ANC analyse les données en utilisant la logique de la nécessité. Une condition nécessaire implique que si la condition n'est pas remplie, l'échec du résultat est garanti. L'inverse n'est pas vrai : si la condition est remplie, la réussite du résultat n'est pas garantie. Parmi les exemples de conditions nécessaires, citons le score au GMAT d'un étudiant pour l'admission à un programme de doctorat ; un étudiant ne sera pas admis à un programme de doctorat si son score au GMAT est trop faible. L'intelligence pour la créativité, car la créativité n'existe pas sans intelligence, et l'engagement de la direction pour le changement organisationnel, car le changement organisationnel ne se produit pas sans l'engagement de la direction. L'ANC peut être utilisée avec des ensembles de données existants ou nouveaux et peut fournir de nouvelles perspectives pour la théorie et la pratique. Vous pouvez appliquer l'ANC en tant qu'approche autonome ou dans le cadre d'une approche multiméthode complétant la régression linéaire multiple (MLR), la modélisation par équations structurelles (SEM) ou l'analyse qualitative comparative (QCA). Ce cours explique les éléments de base de l'ANC et utilise des exemples illustratifs sur la manière d'effectuer l'ANC avec le logiciel R. Les sujets abordés comprennent (i) la mise en place d'une étude ACN (ii) l'exécution de l'ACN et (iii) la présentation des résultats de l'ACN. Nous espérons que ce cours vous plaira !




















