Corrélations

Analyser des données de sondage avec Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Corrélations en analyse d'enquêtes

  • Interdépendance de variables
    • Quand une variable change, l'autre aussi
  • Mesure la relation linéaire entre deux items d'enquête
  • La corrélation n'est PAS forcément causale
    • Une troisième variable peut influer
    • Impossible de conclure laquelle cause les changements de l'autre

La corrélation n'est pas la causalité. Lettrage

Analyser des données de sondage avec Python

Force et direction de la corrélation

  • Coefficients de corrélation → « r »
  • -1,0 à 1,0
    • -1 ou 1 = relation parfaite
    • 0 = aucune relation significative
    • < 0 = relation négative

    • 0 = relation positive

  • Avec peu de données, il faut de fortes corrélations pour atteindre la signification statistique

Corrélation entre des pièces de casse-tête

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Fonction .corr()

  • .corr()
  • _première colonne_.corr(_deuxième colonne_)

Types de corrélation

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.corr() exemple : healthy_city

| City       | Rank | Life expectancy_years | Happiness levels |
|------------|------|-----------------------|------------------|
| Amsterdam  |    1 |                  81.2 |             7.44 |
| Sydney     |    2 |                  82.1 |             7.22 |
| Vienna     |    3 |                    81 |             7.29 |
| Stockholm  |    4 |                  81.8 |             7.35 |
| Copenhagen |    5 |                  79.8 |             7.64 |
| Helsinki   |    6 |                  80.4 |              7.8 |
| Fukuoka    |    7 |                  83.2 |             5.87 |
| Berlin     |    8 |                  80.6 |             7.07 |
| Barcelona  |    9 |                  82.2 |              6.4 |
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.corr() exemple : healthy_city

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(healthy_city['Life expectancy_years'],
            healthy_city['Happiness levels'])

Nuage de points happy_survey

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.corr() exemple : healthy_city

happy_survey['Happiness levels'].corr(
  happy_survey['Life expectancy_years'])

0.7245870841569987
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Passons à la pratique !

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