Introduction à l'analyse de données d'enquête

Analyser des données de sondage avec Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Qu'est-ce que l'analyse de données d'enquête ?

  • Mieux comprendre
    • Plus de réponses = meilleure compréhension
  • Mesurer les effets
    • Un fort taux de réponse est crucial
    • Ex. : la réponse à un suivi indique si les changements au produit sont efficaces

Nous voulons vos commentaires – bannière

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Qu'est-ce que des données d'enquête ?

  • Réponses de personnes participantes
  • Quantitatives ou numériques
  • Qualitatives ou descriptives
  • Représentation fidèle des opinions du public

Photo de Celpax sur Unsplash – femme répondant à un sondage

1 Photo de Celpax sur Unsplash
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Types de données d'enquête

  • Ordinales
    • Les réponses ont un ordre logique
    • Exemple de question : À quelle fréquence utilisez-vous notre produit ?
    • Exemples de réponses : Jamais, Rarement, Parfois, Souvent, Toujours
    • L'ordre compte

Remplir un questionnaire

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Types de données d'enquête

  • Nominales
    • Groupes/catégories distincts
    • Pas d'ordre entre les catégories
    • Exemples : ville de naissance, genre, origine ethnique

Acte de naissance

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Types de données d'enquête

  • Intervalles
    • Données ordonnées
    • Distance entre valeurs : signifiante et égale
    • Exemples de réponses : 22C, 24C ou 26C

Thermomètre – photo de Bianca Ackermann sur Unsplash

  • Ratios
    • Mesures précises
    • Zéro réel
    • Exemple de réponse : $5321

Maison faite de billets de cent dollars – photo de Kostiantyn Li sur Unsplash

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Définir les objectifs

  • Définir les objectifs de recherche
  • Taux de réponse
  • Apprendre des commentaires

échantillon non représentatif

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Échantillonnage pour les enquêtes

  • Impossible de tout recueillir sur une grande population
  • L'échantillonnage sert à estimer ou à tester des hypothèses sur la population
  • Différentes techniques pour créer des échantillons non biaisés

Photo de Joseph Chan sur Unsplash – personnes avec parapluies sur la route le jour

1 Photo de Joseph Chan sur Unsplash
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Aperçu des techniques d'échantillonnage

  • Aléatoire simple
    • Sous-groupe choisi au hasard dans une population
  • Aléatoire stratifié
    • Population divisée en strates (p. ex. : origine, genre, etc.)
    • Sous-groupe choisi au hasard dans chaque strate

Analytics Vidhya – échantillonnage aléatoire stratifié

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Aperçu des techniques d'échantillonnage

  • Pondéré
    • Sélectionner un sous-groupe qui respecte les proportions de la population
  • Par grappes
    • Diviser la population en grappes (p. ex. : écoles, villes, etc.)
    • Sous-groupe choisi au hasard parmi les grappes

Aoife Dalton sur SlideServe – illustration de l'échantillonnage par grappes

1 Aoife Dalton sur SlideServe
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Tableau croisé : méthode courante d'analyse d'enquête

  • .crosstab() : examine la relation entre deux variables nominales.
print(survey.head())

| Age     | Occupation_Title          | Current Student | Gender | Education  |
|---------|---------------------------|-----------------|--------|------------|
| 18 - 24 | Credit officer            | No              | Female | Bachelor's |
| 18 - 24 | Student                   | Yes, Full-Time  | Male   | Bachelor's |
| 18 - 24 | Student                   | Yes, Full-Time  | Female | Bachelor's |
| 25 - 34 | Senior Financial Analyst  | No              | Female | Bachelor's |
| 35 - 44 | Public Relations Director | No              | Female | Bachelor's |
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Fonction de tableau croisé

cross_tabulation = pd.crosstab(survey.Age, survey.Gender)
cross_tabulation

|         | Female | Male |
|---------|--------|------|
| 18 - 24 |     39 |   12 |
| 25 - 34 |     28 |   12 |
| 35 - 44 |      5 |    1 |
| 45 - 54 |      3 |    0 |
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Passons à la pratique !

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