Méthodes mathématiques et statistiques pour l'analyse d'histoires de vie

Statistical and mathematical methods for life histories analysis

• Auteur / Autrice : Eva Lelièvre
• Direction : Marc Barbut
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et informatique appliquées aux sciences sociales
• Date : Soutenance en 1988
• Etablissement(s) : Paris, EHESS

Résumé

L'analyse longitudinale classique en demographie ne s'est jusqu'a present consacree qu'a l'etude des phenomenes a ''l'etat pur'', isolant ainsi l'evenement etudie de l'influence des phenomenes perturbateurs. Sous l'impulsion de preoccupations communes a la demographie et la sociologie, de nouvelles donnees sont desormais disponibles. Des donnees biographiques qui recueillent les experiences individuelles dans des domaines varies (familial, professionnel, migratoire). L'objet de l'etude a donc lui aussi evolue: pour comprendre les mecanismes des comportements il fallait desormais considerer les evenements dans leurs interactions et s'attaquer a l'hypothese faite jusque la d'independance entre les perturbations et le phenomene etudie. Dans le prolongement de l'analyse longitudinale classique, des etudes de convergence asymtotique des estimations sur echantillons restreints et des theories markoviennes de dependance locale, sont presentees ici des methodes d'analyse des biographies susceptibles d'estimer la nature et l'intensite des interactions en presence et de tester les dependances mises en evidence. Se basant sur des recherches existantes en biometrie, est propose ici un cadre particulier: une situation bivariee. Deux analyses complementaires non-parametrique et semi-parametrique sont decrites. Trois logiciels, dont deux sont distribues par l'a. N. L. Completent la presentation mathematique. Enfin, le tome ii est constitue d'applications, articles publies ou communications.

Classical longitudinal analysis in demography was untill now always performed to study a ''pure'' phenomenon, isolating it from the possible influence of other disturbing events. Following the apparition of a new prospective field common to all social sciences, new data is now available. Namely life histories which contain individual life paths (family life cycle as well as career and migratory life cycle). Hence the aim of the research has itself changed. Trying to relax the hypothesis made before which postulated independence between the perturbation and the studied event. We present here specific life histories analysis susceptible to estimate the nature and the intensity of the interactions at play. These methods are clearly in the prolongation of classical longitudinal analysis, small sample asymptotic convergence theory and markovian local dependence theory. Based on existing work in biometrics, a particular frame is used: a bivariate analysis. Two complementary techniques are developped, three packages displayed, two of which are distributed by a. N. L. At last, a wide range of applications is shown through already published articles and presentation.