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L'analyse de séquences est l'une des approches clés pour étudier les processus et les trajectoires dans une perspective de parcours de vie. Elle fournit une vision holistique des trajectoires en créant une typologie qui peut être utilisée dans des analyses ultérieures ou simplement pour décrire ces trajectoires. Malgré son utilisation croissante dans plusieurs disciplines, l'analyse de séquences est confrontée à plusieurs problèmes et limites de longue date. Ce projet de recherche vise à les résoudre afin de consolider la recherche en sciences sociales qui utilise cette méthodologie.
Plus précisément, nous visons à
- Développer un cadre robuste de regroupement et de validation pour l'analyse de séquences qui peut traiter correctement des données faiblement structurées ou des trajectoires atypiques et éviter la dépendance des résultats à l'égard de l'échantillon.
- Étendre l'analyse de séquences pour traiter les grandes bases de données, qui sont de plus en plus courantes, en adaptant les méthodes de création et de validation de typologies.
- Procéder à un examen critique, théorique et empirique, basé sur des simulations, des algorithmes de regroupement disponibles en se fondant sur les aspects pertinents du parcours de vie avant de formuler des recommandations claires aux utilisateurs de l'analyse de séquences.
- Développer un cadre méthodologique approprié pour étudier la relation entre les trajectoires et les covariables afin d'éviter de tirer des conclusions erronées liées a) à la simplification impliquée par l'utilisation d'une typologie au lieu de séquences individuelles et b) aux erreurs d'estimation d'une typologie auxquelles on peut s'attendre lorsqu'on travaille avec des données d'échantillon.
- Développer un cadre approprié pour traiter les données manquantes dans l'analyse de séquences en conjonction avec l'imputation multiple.
- Examiner les méthodes de traitement des données manquantes et documenter leurs forces et faiblesses respectives pour les modèles de données manquantes couramment rencontrés dans la recherche sur le parcours de vie, tels que les données de panel ou rétrospectives.
- Démontrer les valeurs ajoutées de chaque méthode développée à travers des études convaincantes sur les transitions école-travail en Suisse, d'abord avant, puis pendant la crise COVID-19, en utilisant la grande base de données administratives LABB.
- Diffuser toutes les méthodes examinées et développées en les rendant disponibles dans des bibliothèques R largement utilisées et en rédigeant une documentation orientée vers l'utilisateur.
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