Statistiques descriptives en analyse de sondage

Analyser des données de sondage avec Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Que sont les statistiques descriptives en analyse de sondage ?

  • Mesures de base pour décrire des données de sondage.
  • Décrivent des variables uniques et l'échantillon du sondage.

loupe et stylo sur un graphique

Analyser des données de sondage avec Python

Pourquoi utiliser des statistiques descriptives ?

  • Résument clairement les données
  • Formes
    • Tableaux
    • Visualisations
  • Aident à repérer les valeurs aberrantes

Graphiques avec loupe

Analyser des données de sondage avec Python

Fréquence et distributions

  • Regroupent les données selon le nombre d'occurrences par classe
  • Sur données qualitatives et quantitatives
  • Décompte des issues différentes dans un ensemble brut de sondage
  • Diagrammes à barres, histogrammes, camemberts, graphiques linéaires, etc.

Examen de données statistiques, graphiques et diagrammes

Analyser des données de sondage avec Python

Tendance centrale : mean, median, mode

  • Valeur unique représentant le centre de la distribution
  • Mean = valeur moyenne
  • Median = valeur du milieu après tri croissant
  • Mode = valeur la plus fréquente
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Mesures de variabilité

  • Indiquent l'écart des points de données par rapport au centre
  • Étendue
    • Distance entre la plus grande et la plus petite valeur
  • Écart type
    • Variance moyenne
    • Indique l'écart entre une valeur et la moyenne

Foule vue de haut formant un graphique de croissance avec des lignes les reliant

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Sondage : dietary_habits

dietary_habits.head()

| Age   | Gender | meals_per_day | eat_out_per_wk |
|-------|--------|---------------|----------------|
| 18-24 | Male   |             5 |              4 |
| 18-24 | Male   |             4 |              1 |
| 45-54 | Male   |             3 |              3 |
| 18-24 | Male   |             2 |              1 |
| 18-24 | Female |             3 |              1 |
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Distribution des fréquences : dietary_habits

dietary_habits.Gender.value_counts().to_frame("Number")

|        | Number |
|--------|--------|
| Male   | 40     |
| Female | 38     |

Index : Gender

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Distribution des fréquences : dietary_habits

dietary_habits.Gender.value_counts().to_frame("Number").plot(kind='bar')

diagramme à barres de la fréquence par genre

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Mesures de tendance centrale : dietary_habits

  • .mean()
  • .median()
  • .mode()
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Mesures de tendance centrale : dietary_habits

  • .mean()
dietary_habits.mean()

| meals_per_day  | 3.128205 |
| eat_out_per_wk | 1.897436 |
| dtype: float64 |          |
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Mesures de tendance centrale : dietary_habits

  • .median()
dietary_habits.median()

| meals_per_day  | 3.0 |
| eat_out_per_wk | 1.5 |
| dtype: float64 |     |
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Mesures de tendance centrale : dietary_habits

  • .mode()
dietary_habits.mode()

| Age   | Gender | meals_per_day | eat_out_per_wk |
|-------|--------|---------------|----------------|
| 18-24 | Male   |             3 |              1 |
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Mesures de variabilité : dietary_habits

print(dietary_habits.meals_per_day.max() - dietary_habits.meals_per_day.min())

3

print(dietary_habits.meals_per_day.std())

0.6518500018473766
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Passons à la pratique !

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