Name: Analyzing Survey Data in R
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Description du cours

Vous avez déjà répondu à un sondage (ou à mille), n’est-ce pas ? Vous êtes-vous déjà demandé comment on conçoit un questionnaire et comment les réponses sont transformées en informations exploitables ? Bien sûr ! Dans Analyzing Survey Data in R, vous allez parcourir les enquêtes de A à Z : des structures courantes de plan d’échantillonnage, comme la stratification et le regroupement en grappes, jusqu’à la visualisation et l’analyse des résultats. Vous modéliserez des données d’enquête issues de la National Health and Nutrition Examination Survey à l’aide des packages survey et tidyverse de R. À l’issue du cours, vous saurez interpréter correctement les résultats d’enquête et trouverez enfin les réponses aux grandes questions que vous vous posez !

Prérequis

Introduction to the Tidyverse Foundations of Inference in R

Programme de formation

Plan du cours

Introduction aux données d’enquête

Nous commencerons notre exploration des données d’enquête par les pondérations. Dans ce chapitre, nous verrons ce que sont les poids d’enquête et pourquoi ils sont essentiels à l’analyse. Autre particularité des données d’enquête : leur collecte via le regroupement en grappes et la stratification. Nous nous exercerons à spécifier et explorer ces caractéristiques d’échantillonnage pour plusieurs jeux de données d’enquête.

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Explorer des données catégorielles

Maintenant que vous maîtrisez les pondérations d’enquête, nous allons les intégrer à l’analyse de données catégorielles dans ce chapitre. Nous réaliserons des inférences descriptives en calculant des statistiques de synthèse, en construisant des tableaux récapitulatifs et des diagrammes en barres. Pour l’inférence analytique, nous apprendrons à effectuer des tests du chi carré.

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Explorer des données quantitatives

Toutes les données d’enquête ne sont pas catégorielles ; dans ce chapitre, nous analyserons des données quantitatives. Nous apprendrons à calculer des statistiques pondérées par sondage, comme la moyenne et les quantiles. Pour la visualisation, nous construirons des diagrammes en barres, des histogrammes et des courbes de densité. Nous conclurons le chapitre par des inférences analytiques avec des tests t pondérés par sondage.

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Modéliser des données quantitatives

La modélisation de données d’enquête exige également de prendre en compte la manière dont les données ont été collectées. Nous ouvrirons ce chapitre consacré à la modélisation en intégrant les pondérations d’enquête dans des nuages de points via des attributs comme la taille, la couleur et la transparence. Nous modéliserons les données d’enquête avec une régression linéaire et verrons comment intégrer des prédicteurs catégoriels et des termes polynomiaux dans nos modèles.