Conclusion

Analyzing Survey Data in R

Kelly McConville

Assistant Professor of Statistics

Packages R

  • survey : pour analyser des données d'enquête
  • dplyr : pour transformer les données
  • ggplot2 : pour visualiser les données
Analyzing Survey Data in R

Récapitulatif du cours

 

  • Ch 1 : bases des enquêtes
    • Conception courante : grappes, stratification
    • Pondérations d'enquête
    • Déclarer votre svydesign() à R
  • Ch 2 : données catégorielles
    • Tableaux de fréquences et de contingence avec svytable()
    • Diagrammes en barres avec geom_col()
    • Inférence avec svychisq()
Analyzing Survey Data in R

Récapitulatif du cours

  • Ch 3 : données quantitatives et catégorielles
    • Statistiques récapitulatives avec svymean(), svytotal(), svyquantile()
    • Estimations par domaine avec svyby()
    • Décrire la forme avec geom_histogram(), geom_density()
    • Inférence avec svyttest()
  • Ch 4 : modéliser des tendances
    • Intégrer les pondérations dans geom_point()
    • Tendances linéaires avec geom_smooth(method = "lm")
    • Régression linéaire avec svyglm()
Analyzing Survey Data in R

Aller plus loin

  • Estimer des quantités de population plus complexes.
    • EX : svyratio()
  • Construire des modèles plus avancés
    • EX : svyglm(Diabetes ~ Age, design = NHANES_design, family = quasibinomial)
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Félicitations !

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