M1 APEME
M1 APEME
Instruction pour chaque groupe
Présentation d'un article en cours
Choix d'un article, en concertation avec l'enseignant
Partie 1) Présentation de la méthode développée dans l'article (Dans quelle type de situation cette méthode est-elle adaptée ? Quelles types de données sont collectées ?)
Partie 2) Présentation de l'étude empirique (Que cherche à tester l’auteur ? Comment le fait-il ? Quels sont les résultats et les implications en terme de politique publique ?)
Réalisation d'une enquête, de la collecte, d'un dossier et d'un oral
Temps 1) Enquête commune avec certaines questions par groupe, qui pourront être exploitées uniquement par les étudiants du groupe
Temps 2) Collecte des données courant février par chacun des groupes, puis mise en commun des données
Temps 3) Traitement des données sur R, réalisation d'un dossier de 15/20 pages, en mobilisant Zotero, et avec le plan suivant :
Introduction
Méthodologie
Présentation des données
Résultats
Discussion
Conclusions
Références
Annexes
Remarque : Vous devrez bien définir quelle est l'hypothèse nulle, en préalable à ce travail
Temps 4) Oral qui consistera à présenter les résultats de l'enquête, en mettant notamment l'accent sur la votre question, comme dans le dossier, mais aussi sur la partie split sample. Vous devrez également ce que vous avez apprécié dans la méthode vue en classe.
Ressource vidéo pour la présentation de l'article
Ressource documentaire pour la réalisation du questionnaire
Bibliographie
Carson (2003) Contingent Valuation and Lost Passive Use: Damages from the Exxon Valdez Oil Spill, Environmental and Resource Economics (lien)
Carson and Groves (2007) Incentive and informational properties of preference questions, Environmental and Resource Economics (lien)
Johnston et al. (2007) Contempory guidance for stated preference studies, Journal of the Association of Environmental and Resource Economics (lien)
Vossler et al. (2002) Truth in Consequentiality: Theory and Field Evidence on Discrete Choice Experiments, American Economic Journal Microeconomics (lien)
Hanley et al. (2007) Choice modelling a superior approach (lien) 438-441
Joalland et Mahieu (2023) Developping large-scale offshore wind power programs: a choice experiment analysis in France (lien)
Questionnaire pour la promotion 2023-2024
Questionnaire promotion 2022-2023
Conception
+ Proposition de questions (ici)
+ Proposition d'amélioration du questionnaire (ici)
+ Questionnaire mis à jour avec les questions (ici)
Base de données à la date du 24/03 à 13h
+ en format brut cad 1 ligne par réponse (ici)
+ en format exploitable cad 1 ligne par choix (ici)
Exercice
Divers
+ Questions éventuels sur le choice experiment (ici)
Réalisation du questionnaire pour la promotion 2021-2022
Création d'une serre à l'université de Nantes, sur le modèle de Nantes Nord Fertile dans le quartier Nantes Nord Chêne des Anglais (ici et ici). Des premières serres ont vu le jour sur le campus (en face de l'arrêt centrale-audencia).
Brainstorming pour proposer des idées pour améliorer sur le campus la prise en compte de la protection de l'environnement au sens large du terme. Plusieurs thématiques sont retenues pour l'enquête et combinées.
Préparation du questionnaire de base à partir d'un efficient design qui indique le signe des paramètres
+Première version du questionnaire (ici), deuxième version du questionnaire (ici)
+Code pour générer l'efficient design en version txt (ici)
+Code pour générer l'orthogonal design (ici), design qui n'est pas retenu
Réalisation d'un pré-test afin d'obtenir des informations préliminaires sur les préférences des individus et pour améliorer le questionnaire
+ Données du pré-test réalisé en classe le 28 mars, en version csv (ici), version google sheet (ici) et en version excel (ici)
+ Troisième version du questionnaire (ici)
Version finale du questionnaire à partir d'un efficient design (on utilise les coefficient estimés à partir d'un logit conditionnel sur les données du pré-test)
+Codes R pour estimer le logit conditionnel et obtenir les coefficients (les "priors"): en version txt (ici) et en code R (ici)
+Code ngene pour générer l'efficient design : en version txt (ici)
+Nouveau design : en version google sheet (ici)
+Différentes pistes pour prendre en compte les biais cognitifs (comme la norme sociale, le biais d'ancrage, etc) sont envisagées. La norme sociale est finalement retenu. Un échantillonnage de type fractionnée sera retenu.
+Questionnaire (ici)
Base de données finale (08/04)
+Données pour travailler sur R avec Appolo (1 ligne par choix) en format V1 en csv: (ici)
+Données pour travailler sur un tableur (ex: Excel) et explorer les données (1 ligne par répondant) en format google sheet: (ici)
+Code R pour estimer un logit conditionnel et calculer les consentements à payer (ici)
+Code R pour estimer un logit conditionnel avec une variable d'interaction entre le "genre" et l'attribut "eau"(ici)
+Code R pour estimer un logit conditionnel avec une variable d'interaction entre le "prix" et le "compost" (ici)
+Code R pour estimer un logit conditionnel avec une variable d'interaction entre le traitement (s'il y a des informations sur les choix préliminaires) et la taille (ici)
+Code R pour estimer un mixed logit model (ici)
Exercices (11/04)
+ Travailler avec les données V2 en csv (ici) Remarque: il y a une colonne en plus par rapport à la V1
+ Exercices et correction (ici)
Réalisation du questionnaire pour la promotion 2020-2021
Première version du questionnaire à partir d'un orthogonal design (=questionnaire de l'année dernière)
+Questionnaire (ici)
+Le code Ngene pour générer l'orthogonal design est dans le powerpoint
Deuxième version du questionnaire à partir d'un efficient design (on indique seulement si les coefficients sont positifs ou négatifs), de nouveaux attributs et de l'insertion d'une photo visible pour une partie des répondants
+Questionnaire (ici)
+Code pour générer l'efficient design sur ngene: en version txt (ici) et en version ngene (ici)
Troisième version du questionnaire à partir d'un efficient design (on utilise les coefficient estimés à partir d'un logit conditionnel sur les données du pré-test)
+Données du pré-test réalisé en classe le 1er mars, en version csv (ici) et en version excel (ici)
+Codes R pour estimer le logit conditionnel et obtenir les coefficients (les "priors"): en version txt (ici) et en code R (ici)
+Codes R pour estimer le mixed logit conditionnel : en code R(ici)
+Code ngene pour générer l'efficient design : en version txt (ici) et en version ngene (ici)
+Questionnaire (ici)
Cartes de choix proposées par les étudiants
Carte de choix proposé par les étudiants : Carte de choix 1