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Résumé rédigé par Sofia AouaniLa séance du vendredi 22 novembre 2019 a été animée par Antoine Machut, doctorant à PACTE. Elle visait à la fois à présenter les intérêts de l’usage de la régression dans le cadre spécifique de son travail de thèse, récemment achevé, tout en fournissant des outils pratiques à la mise en forme des résultats de régression. Analyser les carrièresjournalistiques par l’usage de la régressionLa thèse d’Antoine Machut,intitulée «&#160;La Bourse ou la plume&#160;? Les trajectoires professionnellesde journalistes dans le monde l’information financière&#160;», porte sur lescarrières de journalistes ayant exercé ou exerçant dans le secteur de la pressefinancière. A partir de données récoltées sur LinkedIn et sur annuaire, ilpropose une analyse de séquences permettant de saisir la distribution desactivités des journalistes dans le temps. En particulier, il s’intéresse à lafois aux phénomènes de diversification et de dispersion des carrières àl’intérieur du monde journalistique (selon le niveau et le domaine despécialisation) en même temps qu’aux formes de sortie de ces carrières. L’un des premiers résultats obtenusest que c’est parmi les cohortes les plus récentes que l’on rencontre la plusgrande diversification des carrières et la part la plus importante d’exit (les zones vertes dans le graphiqueci-dessus). Antoine Machut pose alors la question des déterminantsassociés à ces profils avec une interrogation relative notamment aux effets dela formation sur les possibilités d’engager une sortie de la profession.Autrement dit, est-ce que le fait d’avoir appris le métier dans une école de journalismerend moins probable et problématique la sortie de la profession vécue sur lemode de la vocation&#160;? Il distingue pour cela le type de diplômes détenusainsi que le degré de reconnaissance qui y est associé. Pour les individusayant suivi des parcours de formation dans des écoles de journalisme, reconnueset prestigieuses, les sorties de carrière sont moins courantes au moins durantles dix premières années d’exercice. Pour autant, cela ne s’explique pasnécessairement par un engagement plus intense dans la mesure où ces profils deformation comptent moins de spécialistes des domaines économique et financier.Il est possible, au contraire, que les journalistes spécialisés soientégalement ceux et celles qui accèdent davantage à des opportunités de travailen dehors du monde de la presse.&#160;&#160; C’est dans cette perspective que le recours à la régression peut se révéler utile. Une fois prise en compte la « direction » prise par la trajectoire – en l’occurrence le niveau de spécialisation qui la caractérise – subsiste-t-il un lien statistique entre le fait d’avoir suivi une formation en journalisme et la probabilité de quitter le journalisme ? La représentation desrésultats de régressions – Tuto Dans le cas considéré, la régression logistique mise en œuvre cherche à estimer la probabilité de quitter la presse plutôt que de ne pas la quitter (autrement dit, la «&#160;chance relative&#160;») pour les personnes qui ont suivi des études de journalisme par rapport à celles qui n’en ont pas suivies. Traditionnellement, les résultatsdes régressions sont présentés à travers des tableaux récapitulatifs danslesquels figurent les odds-ratio accompagnés du niveau de significativité.Exprimant le rapport entre deux odds A et B, l’odds-ratio permet de mesurer les«&#160;chances&#160;de&#160;» (ou les «&#160;risques de&#160;») connaître l’événementétudié (ici l’exit) pour une population A (mettons, les formés en écolereconnue de journalisme), par rapport à ces mêmes chances pour une population B(les non-formés en journalisme). Soit [Pa/(1 Pa)]/[Pb/(1 Pb))] avec Pa&#160;: la probabilité de connaître l’événement pour la pop. A Pb&#160;: la probabilité de connaître l’événement pour la pop. B Une question taraude l’assistance… Comment formuler des constats à partir des odds-ratio sans émettre de jugement normatif&#160;? Exprimer les résultats d’une régression selon l’alternative «&#160;chances de&#160;» ou «&#160;risques de&#160;» est-il adapté aux sciences sociales&#160;? Ces éléments de discussion nous permettent de revenir collectivement sur la «&#160;controverse sur la mesure des inégalités&#160;scolaires&#160;» en sociologie qu’évoque Pierre Mercklé dans un billet. Il y souligne le caractère optimiste associé aux odds-ratio expliquant le fort investissement dont cette méthode de mesure fait l’objet depuis le milieu des années 1980. Nous renvoyons les lecteur.trice.s intéressé.e.s par ces questions à la bibliographie mentionnée dans le billet[1]. D’autres méthodes existentpermettant de représenter graphiquement les résultats d’une régression. Une des méthodes présentées repose sur l’extension Ggally du package ggplot2. Elle a l’avantage de permettre d’identifier rapidement les modalités de variable qui présentent les odds-ratio les plus importants puisqu’ils sont classés dans l’ordre décroissant. L’ensemble des éléments de mise en forme du graphique peuvent être contrôlés par les différentes fonctions de ggplot2. Il est également possible de projeter plusieurs graphiques dans une même fenêtre grâce à la fonction multiplot du package JLutils. Néanmoins, ce mode de représentation présente plusieurs inconvénients&#160;: les modalités de référence doivent être ajoutées, les p-value ne figurent pas sur le graphique, les effectifs non plus. Cette méthode est très flexible&#160;: l’amélioration du graphique est possible avec les multiples fonctions de ggplot 2, mais en même temps relativement coûteuse. Elle demande en effet une affinité, sinon une maîtrise, de la grammaire particulière de ggplot 2[2].C’est peut-être avec la dernièreméthode que nous obtenons la mise en forme la plus satisfaisante. Grâce à lafonction forest_model du package forestmodel, il est possible decombiner à la fois un tableau et une représentation graphique des odds-ratio.Le tableau regroupe les variables du modèle ainsi que les différentes modalitésqui s’y rapportent (dont les modalités de référence), les effectifs, lesp-value et le graphique permet de lire les odds-ratio.  Une vive agitation se fait sentir parmi les participant.e.s au  séminaire. Les interrogations portent sur les bénéfices du recours à de  telles techniques de représentation des résultats d’une régression.  Quand des habitudes de lecture et de publication comme celles associées à  la lecture des tableaux «&#160;classiques&#160;» de régression sont aussi bien  ancrées dans le monde académique, y a-t-il des bénéfices à préférer des  représentations visuelles originales&#160;? Ces dernières peuvent être  adaptées à des présentations orales, en particulier celles destinées à  un public peu averti de ce type de méthode. Les avis sont divergents et  nous ne pouvons que vous encourager à vous faire votre propre avis… par  la pratique des techniques présentées par Antoine Machut. Si la balance  devait pencher pour les tableaux classiques de régression, la fonction  htmlreg du package texreg fait très bien le travail, y compris pour présenter les résultats de plusieurs modèles dans un même tableau.  [1] https://quanti.hypotheses.org/603[2] François Briatte, « Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques », http://larmarange.github.io/analyse-R/intro-ggplot2.html