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Un stage passionnant dans une entreprise engagée dans la santé publique, où vous aurez l'opportunité d'analyser des données cruciales sur le bien-être des enfants. Vous contribuerez à une étude nationale en évaluant l'impact des méthodes de collecte sur la participation et les résultats. Ce projet vous permettra d'appliquer vos compétences en statistiques et en recherche tout en soutenant des initiatives de prévention et de promotion de la santé. Rejoignez une équipe dynamique et faites une différence dans la vie des enfants en France.
Santé publique France
Description du poste
Sujet du stage
Le ou la stagiaire travaillera sur l’analyse des données de l’enquête nationale sur le bien-être des enfants (Enabee).
L’étude Enabee vise à produire des indicateurs manquants ou parcellaires sur la santé mentale et le bien-être des enfants de 3 à 11 ans en France. Réalisée périodiquement, elle permet de suivre l’évolution des indicateurs, d’évaluer l’impact d’événements divers sur leur santé mentale, et de soutenir des actions de prévention et de promotion de la santé pour favoriser leur épanouissement.
En 2022, l’étude a été menée en France métropolitaine auprès d’un échantillon aléatoire d’enfants scolarisés de la petite section de maternelle au CM2, dans des écoles publiques ou privées sous contrat avec l’éducation nationale. Pour chaque enfant, un questionnaire parent et un questionnaire enseignant ont été remplis. Pour les enfants de niveau élémentaire, un questionnaire enfant a également été administré. La majorité des questionnaires parents ont été remplis en ligne (CAWI), avec environ 5% répondus par téléphone (CATI).
Missions du stage
Ce stage portera sur l’analyse de l’impact des caractéristiques des répondants, du sujet de l’enquête, et du mode de collecte (CAWI ou CATI) sur la participation et les indicateurs d’intérêt. Il s’agira notamment d’évaluer l’effet du mode de collecte en utilisant des méthodes statistiques adaptées, telles que l’attribution aléatoire d’un protocole à un parent, afin de démêler biais de sélection et biais de mesure liés à chaque mode.
Les activités principales incluront :