méthodologie, recueil et manipulation de données · méthodologie, recueil et manipulation de...

Meacutethodologie recueil et manipulation de donneacuteesChristophe Pallier

September 7-8 2017

Preacuteliminaires

Plan

1 Une peu drsquoeacutepisteacutemologie (Theacuteorie de la connaissance)2 Construction de questionnaires3 Deacutefinition drsquoune population et strateacutegies drsquoeacutechantillonages4 Manipulation et exploration de donneacutees (avec R)

Ressources

bull Lohr S (2010) Sampling Design and Analysis BrooksColebull Zuur Ieno Meester (2009) A Beginnerrsquos Guide to R Springer

ndash Falissard B (2012) Analysis of Questionnaire Data with R CRCPress

ndash Lumley T (2010) Complex Surveys A guide to analysis using RWiley (package survey)

Partie 1 Un peu drsquoeacutepisteacutemologie

La Meacutethode scientifique

bull Une bonne theacuteorie doit faire des preacutedictions testables

ldquoSi les pierres qursquoon trouve actuellement sur Terre tombent quand onles lacircche crsquoest parce que celles qui ne tombaient pas se sont toutesenvoleacutees dans lrsquoespacerdquo

meacutethodologie recueil et manipulation de donneacutees 2

Figure 1 Des allers-retours entreObservationExpeacuterimentation etTheacuteorie

Rien de plus pratique qursquoune bonne theacuteorie

La theacuteorie dit quoi regarder Autrement dit elle suggegravere les ques-tions pertinentes

Si vous nrsquoavez pas theacuteorie du fonctionnement drsquoun teacuteleacuteviseur ilest difficile de le deacutepanner (Meacutetaphore du ldquodeacutepannagerdquo voir aussideacuteveloppement logiciel meacutedecine etc)

Cependant au deacutebut drsquoune recherche (dans sa phase exploratoire) ilexiste souvent des questions a- theacuteoriques

Questions ldquoa-theacuteoriquesrdquo

Des questions purement empiriques ou descriptives peuvent preacutesenterde lrsquointeacuterecirct (ou non) Exemples

bull Lrsquoespeacuterance de vie deacutepend-elle du niveau socio-eacuteconomique(il faut le mettre en eacutevidence avant de rechercher les causesmeilleure hygiegravene de vie soins geacuteneacutetique )

bull Les champs eacutelectro-magneacutetiques ont-ils des effets deacuteleacutetaires sur lasanteacute

bull Y-a-t il un lien entre lrsquoacircge drsquoacquisition drsquoune seconde langue et leniveau qursquoon peut atteindre (indeacutependament des autres facteursquantiteacute drsquoexposition agrave la seconde langue type drsquoenseignement)

bull La taille ou la couleur de cheveux drsquoun invididu ont-ils des effetssur son revenu

bull Le signe astrologique a t-il une influence sur le caractegravere drsquounepersonne


Observation vs Expeacuterimentation

Observer Noter et rapporter les eacuteveacutenements de maniegravere systegravema-tique

Expeacuterimenter manipuler des conditions et deacutemontrer que des eacuteveacutene-ments se reproduisent sous certaines drsquoentre elles

Exemples de variables ne pouvant pas ecirctre manipuleacutees directe-ment

bull la taille drsquoune eacutetoile et sa couleurbull le poids la taille le sexe drsquoun individubull Le fait drsquoavoir une certaine maladie psychiatrique ou non

Exemples de variables pouvant ecirctre manipuleacutees (assigneacutees arbi-trairement agrave des individus)

bull meacutedicament actif vs placebobull aide sociale (eacuteconomie expeacuterimentale) Voir https80000hours

orgarticleseffective-social-program

Correacutelation et causaliteacute

bull Lrsquoexistence drsquoune correacutelation entre deux variables nrsquoimplique pasde lien de causaliteacute directe

Figure 2 effet du nombre de Pirates surle reacutechauffement climatique

bull Par exemple srsquoil existe une correacutelation entre la cylindreacutee de lavoiture familliale et le QI des enfants cela est certainement ducirc agrave


des variables tierces (niveau socio-eacuteconomique on srsquoen douteuniquement parce qursquoon a une theacuteorie)

Figure 3 relations entre variables

bull Lrsquoexpeacuterimentation mieux que lrsquoobservation permet de tester entermes de causaliteacute lrsquoimpact drsquoune ou plusieurs variable(s) in-deacutependantes sur une ou plusieurs variables deacutependantes

bull Neacuteanmoins mecircme avec des donneacutees drsquoobservation on peut cal-culer des coefficients de correacutelations partiels et ajuster pour les effetsde variables de ldquocontrocirclesrdquo

Claude Bernard (1877) Principes de meacutedecine expeacuterimentalesmaller

ldquoDans toutes les sciences il y a deux eacutetats bien distincts agrave consideacutererCe sont

1 lrsquoeacutetat de science drsquoobservation 2 lrsquoeacutetat de science expeacuterimentale

Ces deux eacutetats sont neacutecessairement et absolument subordonneacuteslrsquoun agrave lrsquoautre Jamais une science ne peut parvenir agrave lrsquoeacutetat de scienceexpeacuterimentale sans avoir passeacute par lrsquoeacutetat de science drsquoobservationMais il y a des sciences auxquelles il nrsquoest pas donneacute de pouvoirparvenir agrave lrsquoeacutetat de science expeacuterimentale telle est lrsquoastronomie parexemple

Une science drsquoobservation ou science naturelle se borne agrave ob-server agrave classer agrave contempler les pheacutenomegravenes de la nature et agravedeacutedire des observations les lois geacuteneacuterales des pheacutenomegravenes Mais


elle nrsquoagit pas sur les pheacutenomegravenes eux-mecircmes pour les modifier ouen creacuteer de nouveaux pour agir sur la nature en un mot Les sciencesqui comme lrsquoastronomie srsquooccupent de pheacutenomegravenes hors de notreporteacutee expeacuterimentale restent forceacutement des sciences drsquoobservation

Conseacutequence Claude Bernard ne prenait pas au seacuterieux la theacuteoriede lrsquoeacutevolution de Darwin

Conseacutequences pratiques

Choix de la proceacutedure statistique pour quantifier la degreacute de relationlineacuteaire entre 2 variables

bull Dans une situation drsquoobservation on privileacutegie la correacutelation simpleougrave les deux variables jouent un rocircle symeacutetrique

Figure 4 Correacutelation lineacuteaire entre deuxvariables

On calcule typiquement le coefficient de correacutelation de Pearson

r(X Y) =σ2

XY

σX σY

bull Dans une situation expeacuterimentale ougrave les variables jouent des rocirclesasymeacutetriques mdash avec une variable ldquodeacutependanterdquo et une variableldquoindeacutependanterdquo mdash on utilisera plutocirct la reacutegression

Yi = aXi + b + εi

Remarques sur le coefficient de correacutelation

Le coeff de correacutelation ne reflegravete que la composante lineacuteaire Mecircmequand il est nul il peut neacuteanmoins exister une relation non-lineacuteaireentre les deux variables

Ne jamais rapporter un coefficient de correacutelation sans examengraphique

Pour en savoir plus httpsenwikipediaorgwikiCorrelation_

and_dependence


Figure 5 Les droites de reacutegression de Xsur Y et de Y sur X diffegraverent

Figure 6 Exemples de relations possi-bles entre deux variables continues


Figure 7 Les coefficients de correacutelationsont exactement les mecircmes dans cesquatre figures

Avantages de lrsquoobservation sur lrsquoexpeacuterimentation

Les enquecirctes ne font pas partie des recherches expeacuterimentales on nrsquoymanipule pas de variables on se contente de les enregistrer

Neacuteanmoins les enquecirctes preacutesentent certains avantages sur lestravaux expeacuterimentaux

bull Les enquecirctes sont typiquement moins coucircteuses par individu cequi permet drsquoobtenir des eacutechantillons plus larges et plus repreacutesen-tatifs (Les expeacuteriences sont typiquements reacutealiseacutees sur des eacutetudi-ants sains et volontaires)

bull Le reacutesultat drsquoune enquecircte (bien meneacutee) renseigne sur le ldquomondereacuteelrdquo alors que la geacuteneacuteralisabiliteacute des expeacuteriences en laboratoirepeut ecirctre mise en doute (manque de validiteacute eacutecologique)

En pratique les deux approches sont compleacutementaires Toutes lesmeacutethodes sont imparfaites et des reacutesultats convergents selon plusieursmeacutethodes sont tregraves appreacuteciables

Deacutemarche exploratoire vs descriptive explicative

Induction et Deacuteduction

bull Le scandale de lrsquoinduction aller du particulier au geacuteneral nrsquoestpas logiquement valide


Figure 8 Il est important de bienidentifier le type de deacutemarche

Un physicien un matheacutematicien et un logicien voyagent dans un trainqui traverse la campagne Ils croisent un champ ougrave se trouve une vacheblanche

Le physicien ldquotiens dans ce pays les vaches sont blanchesrdquo Le math-eacutematicien ldquoNon il y au moins un vache blanche dans ce paysrdquo Lelogicien ldquoJe te corrige il y a au moins une vache avec un cocircteacute blancrdquo

bull Seule la deacuteduction est logiquement valide

Tous les hommes sont mortels Socrate est un homme donc Socrate estmortel

Et pourtant vive lrsquoinduction

En reacutealiteacute on peut souvent faire le pari qursquoil y a des reacutegulariteacutes dansles eacuteveacutenements

ldquoJusqursquoagrave preacutesent le soleil srsquoest leveacute tous les matins donc il se legraveveratous les jours (ou au moins avec une forte probabiliteacute)rdquo

Intuitivement si on a observeacute un eacuteveacutenement A il y a plus dechance qursquoil se reproduise qursquoun eacuteveacutenement B qui nrsquoa jamais eacuteteacuteobserveacute

En pratique scientifiques et autres utilisent lrsquoinduction en essayantde quantifier notre incertitude agrave lrsquoaide de meacutethodes statistiques (Analyserisquesbeacuteneacutefice cf Assurances)


Les statistiques Baysiennes permettent de calculer la probabiliteacutedrsquoune hypothegravese en fonction des donneacutees ou la distribution de prob-abiliteacute drsquoun paramegravetre

En statistiques freacutequentistes la deacutecision drsquoaccepter une hypothegraveseest prise avec un seuil de risque typiquement 5 et on calcule desintervalle de confiance pour les paramecirctres

Karl Popper et la Falsification

Pour Karl Popper une theacuteorie scientifique doit pouvoir ecirctre reacutefuteacuteepar une observation (un ldquotest crucialrdquo) Lrsquoavanceacutee des connaissancesse fait en rejettant des theacuteories celles qui ne sont pas encore falsifieacuteessont les meilleures agrave un moment donneacute

Quand plusieurs theacuteories sont compatibles avec les donneacutees ex-istante o cherche alors si elles font des preacutedictions diffeacuterentes et onteste ces preacutedictions pour les deacutepartager (Voir John R Platt StrongInference Science 1964)

bull Lrsquoastrologie la psychanalyse lrsquoastronomie lrsquohistoire font-ellesdes preacutedictions falsifiables

En reacutealiteacute les choses sont beaucoup plus complexes On ne re-jette pas une theacuteorie degraves qursquoune expeacuterience la contredit On essayedrsquoabord de rejetter des hypothegraveses auxiliaires cagraved de modifier lemodegravele (Paul Duhem)

Pour aller plus loin

bull Thomas Kuhn (1962) La structure des Reacutevolutions Scientifiquesbull Imre Lakatos (1976) Conjectures et Refutationsbull Paul Fayerabend (1975) Contre la meacutethode Esquisse drsquoune theacuteorie

anarchiste de la connaissance

La pyramide de la qualiteacute des preuves

La deacutemarche scientifique en pratique

bull Choisir une problegravematiquebull Faire une revue de lrsquoeacutetat de lrsquoart (synthegravese de la litteacuterature scien-

tifique)bull Suggegraverer une ou plusieurs hypothegraveses opeacuterationnelles (une deacutefini-

tion opeacuterationnelle speacutecifie les proceacutedures effectives de mesuredrsquoune variable Ex lsquoanxieacuteteacutersquo)

bull Construire un plan drsquoacquisition de donneacuteesbull (deacuteposer des demandes de financement recommencer recom-

mencer )bull Recueillir les donneacutees


Figure 9 La pyramide de la qualiteacute despreuves


bull Tester le(s) hypothegraveses en utilisant des outils drsquoanalyse statistiquebull Reacutediger un compte rendu dans un article ou rapport de recherchebull Evaluation par les pairsbull Publicationbull Quelquefois Reproduction par drsquoautres chercheurs

Lrsquoobjectiviteacute scientifique

Nos sentiments personnels ou nos attentes ne doivent pas influencerles donneacutees que nous rapportons (pex biais de seacutelection des don-neacutees)

Drsquoougrave lrsquoimportance des expeacuteriences en double aveugleLes articles scientifiques distinguent soigneusement la partie meacuteth-

odesreacutesultats des parties interpreacutetatives(Lecture recommandeacutee Steven J Gould La mal-mesure de lrsquoHomme

Odile Jacob)

Principales eacutetapes drsquoune enquecircte

Figure 10 Principales eacutetapes drsquouneenquecircte

Partie 2 Construction drsquoun questionnaire

Les qualiteacutes fondamentales drsquoun questionnaire

bull lrsquooutil choisi mesure bien ce pour quoi il a eacuteteacute construit (validiteacute)

bull les mesures reacutealiseacutees sont bien reproductibles (fiabiliteacute (reliabil-ity)) et permettent de detecter les effets rechercheacutes (puissancestatistique)


Veacuterification de la validiteacute

Lors de la phase de deacutefinition des hypothegraveses geacuteneacuterales de lrsquoenquecircteainsi que de ses objectifs il est neacutecessaire de bien preacuteciser lrsquoinformationdeacutesireacutee

ldquoconstruct validityrdquo Est ce que les deacutefinitions opeacuterationnelleschoisies capturent bien les concepts (pex anxieacuteteacute) pertinents Nesont-elles pas influenceacutees par des facteurs non pertinents

Exemple si je veux mesurer lrsquointelligence par le QI et que le testde QI que je construis est tregraves long je peux ecirctre en train de mesurerla perseacuteveacuterance plutocirct que lrsquointelligence (Au passage certains ques-tionnent si la mesure de QI est une bonne mesure de lrsquointelligence)

Lors de la conception du test il faut jouer lrsquoavocat du diable etchercher des explications alternatives Tant qursquoil y en a modifier letest

Introduire plusieurs instruments de mesures (pour une enquecircteplusieurs questions) dont certaines utilisant des meacutethodes ldquoeacuteprou-veacuteesrdquo (si elles existent) et veacuterifier a posteriori que leurs reacutesultatscorregravelent bien

Comment veacuterifier la fiabiliteacute

cross-validation (split-half k-fold leave-one out)Retest sur un nouveau groupe indepedant

Inter-rater reliability (IRR)

Srsquoil y a des reacuteponses qui doivent ecirctre classifieacutees par un humain ilfaut verifier si un autre humain donne des reacutesultats similaires

Exemple deux juges classent les reacuteponses des paticipants dansdeux cateacutegories

Juge1 Rep1 Rep2

Juge2

Rep1 a bRep2 c d

Pour eacutevaluer le degreacute drsquoaccord on calcule le Kappa de CohenPar exemple si deux psychiatres eacutevaluent 23 patients pour deacutecider

srsquoils ont un tristesse douloureuse Les donneacutees (accordqualcsv) sontdisponibles au format csv2 sur la page httphebergementu-psud

frbiostatistiqueslivreampid=02ampr=partie02

require(psy)

data = readcsv2(rsquo httphebergementu-psudfrbiostatistiquesincludeslivre02partie02fichiersaccordqualcsvrsquo)

table(data)


ckappa(data)

Puissance statistique (sensibiliteacute)

bull au moment de la conception srsquoassurer qursquoon a un nombre adeacutequatde mesures (pour cela il faut estimer les tailles drsquoeffets et leursvariances)

bull apregraves-coup agrave partir des effets effectivement observeacutes et leur vari-abiliteacute on peux eacutevaluer le nombre de sujets qursquoil aurait fallu pourdeacutetecter une diffeacuterence avec une certaine probabiliteacute

Critegraveres drsquoinclusionexclusion

Il peut ecirctre neacutecessaire de deacutefinir des critegraveres drsquoexclusionPar exemple en imagerie cerebrale sur le sujet sain jrsquoevite les per-

sonnes qui consomment trop drsquoalcool ou de stupefiants les femmespotentiellement en enceintes etc

Cela fait parti de la deacutefinition de la population-megravere

Diffeacuterents modes de recueil des donneacutees

bull Questionnaires auto-administreacutes par courrier ou Par Internet (siteou email)

bull Interview teacuteleacutephonique

Avantage si les interviewers sont bons la qualiteacute des reacuteponsespeut ecirctre meilleure que dans les questionnaire auto administreacutes

Deacutesavantages dureacutee limiteacutee ne permettant que des questions assezsimples

bull Interview en face-agrave-face

ndash interview structureacutee les mecircmes questions sont poseacutees exacte-ment de la mecircme maniegravere agrave tous les participants

ndash interview non structureacutee interaction libre

bull Groupe de discussion

Petit groupe de personnes partageant des carateacuteriques (eg femmesentre 30 et 40 ans ) Lrsquointerviewer est un ldquofacilitateurrdquo qui posedes question ouvertes

Inteacuteressant pour preacutetester les questions drsquoune enquecircte afin dechoisir les plus pertinentes


Construction pratique drsquoun questionnaire

Des logiciels permettent de construire des interfaces avec des masquesde saisie pour les diffeacuterentes questions permettant de speacutecifier deconditions de validiteacute des reacuteponses drsquoeffectuer des branchements enfonction des reacuteponses

Des modules permettent - la saisie des donneacutees - leur analysesstatistique ou leur exportation dans des fichiers (tables bases de don-neacutees ) exploitable par des logiciels comme R SAS SPSS Stata

Offline

bull epidata (httpwwwepidatadk) puissant multiplateforme (Win-dows Mac Linux) gratuit (cf TP sur httphebergementu-psudfrbiostatistiqueslivreampid=01ampr=partie01)

Online

bull google forms httpsdocsgooglecomforms tregraves pratique pourdes questionnaires simples (pex ne permet pas de branchement)Fourni les resultats sous form de feuille de calcul google

bull surveymonkey httpsfrsurveymonkeycom simple agrave utiliserpuissant 400ean (900e pour la version plus puissante)

bull limesurvey httpswwwlimesurveyorg libre tregraves puissantpeut ecirctre installeacute sur son propre serveur web

bull Moodle (plateforme de cours en ligne) utilise un format GIFT pourcontruire les questionnaires

Les questions

bull Quand elles portent sur des individus elles permettent drsquoobtenirtrois types de donneacutees

bull Factuelle Ex caracteacuteristiques deacutemographiques fumeur nonfumeur

bull Comportementales Ex style de vie (Ex prenez vous souvent lemetro)

bull Attitudinale opinions valeurs croyances (pensez-vous que lsquoXrsquosoit vraifaux)

bull Poser de bonnes questions est un art

Voir A N Oppenheim (1992) Questionnaire design Interviewing andAttitude Measurement Continuum


ldquoThe world is full of well-meaning people who believe that anyonewho can write plain English and has a modicum of common sense canproduce a good questionnaire This book is not for themrdquo

bull Questions agrave choix fermeacute vs questions agrave choix ouvert

Exemples de questions agrave choix fermeacute

Likert scale

Strongly disagree | Disagree | Neither agree nor diwagree | Agree | Strongly Agree

Echelle seacutemantique diffeacuterentielle

This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple

During French class I would like

(a) to have a combination of French and English spoken

(b) to have as much English as possible spoken

(c) to have only French spoken

Questions agrave choix ouvert

A utiliser de preacutefeacuterence pour demander au sujet drsquoapporter des clari-fications

Exemples de questions agrave choix ouvert

Quel est votre programme teacuteleacute favori

Si vous avez mis une note infeacuterieure ou eacutegale agrave 2 agrave votre seacutejour merci drsquoexpliquer briegravevement vos raisons

Questions guideacutees

Une chose que jrsquoai appreacutecieacute est

Une chose que je nrsquoai pas appreacutecieacute est

Types de Variable

bull Nominale la variable peut prendre des valeurs dans un ensemblefini de cateacutegories distinctes Ex VraiFaux Couleur de cheveux

bull Ordinale les cateacutegories peuvent ecirctre ordonneacutees Ex


bull intervalle la diffeacuterence numerique entre les cateacutegories a du sensEx temperature (la difference entre 40 degre C et 20 degreacute C est lameme qursquoentre 20 et 0 mais 40 nrsquoest pas deux fois plus chaud que20 degreacutes)

bull ratio le ratio entre deux valeur agrave du sens Ex poids (4 kg est 2

fois plus lourd que 2 kg)

Les proceacutedures statistiques deacutependent du type de donneacutees Parexemple

bull Pour comparer deux proportions (variable nominale agrave deuxvaleurs) on pourra utiliser un test de chi2 (eg chisqtest) uneregression logistique ou un modegravele loglineacuteraire

bull Pour comparer deux moyennes de variables de type intervalle ouratio on utilisera un test de Student ou de Welsh

Interlude rapports de cocircte et risque relatif

Une probabiliteacute p est un nombre entre 0 et 1Pour comparer deux probabliteacutes plutocirct que de regarder leur dif-

feacuterence on utilise plutocirct le risque relatif ou le rapport de cocircteLe risque relatif est simplement le ratioPar exemple Si 10 des fumeurs ont eu un cancer du poumon et

5 des non-fumeurs ont eu un cancer du poumon le risque relatif(RR) est 1005 = 2

On peut aussi transformer les probaliteacutes un cocirctes (ldquooddsrdquo enanglais) par example ldquo10 contre 1rdquo et on utilise des rapport de cocirctes(odd ratio) pour comparer des probabiliteacutes

c =p

1 minus p

odd = function(p) p (1 - p)

plot(odd(seq(0 1 by=01)) type=rsquolrsquo)

odd(1)odd(05)

2111111

On peut obtenir des intervalles de confiance pour le RR et les oddratio avec la function twoby2 du package Epi

require(Epi)

examples(twoby2)


Figure 11 Convertion de probabiliteacute encocircte

Conseils pratiques pour des questionnaires auto-administreacutes

Afin de maximiser le taux de reacuteponse

bull Les questions doivent ecirctre simplesbull les questions doivent suivre un ordre logiquebull La concision doit lrsquoemporter sur la tentation drsquoecirctre exhaustifbull Faire une mise en page soigneacutee Aeacuterer le texte Format petit livret

preacutefeacuterable agrave pages A4bull Eviter drsquoavoir un saut de page au milieu drsquoun itembull Ideacutealement pas plus de 4 pages 30 minutes maxbull mettre les questions factuelles agrave la fin du questionnaire

Controcircle de qualiteacute

Nettoyage des donneacutees

bull Donneacutees absurdes Ex Si code numeacuterique devait petre entre 1 et7 une valeur en dehors de cet intervalle est ldquoabsurderdquo il faut laremplacer par un lsquoNArsquo (donneacutee manquante)

bull Reacuteponses contradictoires agrave des items distincts (il faut envisagerdrsquoeacuteliminer ces questionnaires)


bull Donneacutees implausibles (outliers) Crsquoest le cas probleacutematique Celareflegravete t-il la veacuteriteacute ou une erreur Approches possibles

bull utiliser des statistiques robustes (pex meacutediane plutocirct que lamoyenne)

bull faire lrsquoanalyse avec et sans les outlier et si le resultat ne deacutependspas de ceux-ci tout va bien

bull Donneacutees manquantes

bull supprimer lrsquoenregistrement complet Ou ne pas lrsquoutiliser dans lesanalyses qui ont besoin de cette variable

bull interpoler avec les donneacutees des participants similaires (imputation)

Construction et validation psychomeacutetrique drsquoun questionnaire

Pour un bon questionnaire on srsquoattend essentiellement agrave ce que

bull les items doivent avoir suffisemment de variance (si toutes lesreacuteponses agrave un item sont bloqueacutees sur la mecircme valeur cet itemnrsquoapporte pas drsquoinformation)

bull les items censeacutes mesurer le mecircme ldquoconstructrdquo doivent corregraveler plusentre eux qursquoavec les autres items

Remarques


bull On utilise eacutegalement lrsquoAnalyse Factorielle (Falissard Chap7)

bull Les graphiques de Bland-Altman sont aussi pertinents

bull Preacutevoir (au moins) une phase de pilotage ougrave une version preacutelim-inaire du questionnaire est distribueacutee puis analyseacutee de maniegravere agravene conserver que les items les plus efficaces

Traccedilabiliteacute des donneacutees

Identificateur unique sur chaque questionnaire

bull Le geacuteneacuterer lors de la production des questionnaires

bull Si le questionnaire est administreacute par ordinateur un bonne ideacuteeconsiste agrave geacuteneacuterer un idenfiant sur la base de la dateheureidentifiantde lrsquoordinateur (IP)

Une fois les donneacutees recueillies et saisies dans un logiciel

bull conserver la forme papier eacuteventuelle dans des archives pour veri-fier drsquoeventuelle erreurs de saisies (donneacutees aberrantes)

bull conserver la forme informatique sous forme de fichier TEXTE(Interdiction absolue de conserver les donneacutees dans un formatbinaire proprieacutetaire (feuille EXCEL base de donneacutees ACCESS)Privileacutegier des formats lisibles par lrsquohumain (json csv plutot queXML)

Seacutecuriteacute

bull calculer une somme de controcircle md5 pour chaque fichier de don-neacutees et les conserver dans un fichier qui ne peut pas ecirctre modifierCela permettra de veacuterifier plus tard lrsquointeacutegriteacute des donneacutees

bull proteacuteger les donneacutees brutes au minimum zip proteacutegeacute par motde passe lors drsquoenvois par email ou de partage sur des serveursInternet (Dropbox Google Drive ) mdash sauf si les donneacutees brutesde lrsquoenquecircte sont destineacutees agrave ecirctre rendues publiques

Anonymisation

Si les donneacutees drsquoune enquecircte doivent ecirctre partageacutees il est presquetoujours neacutecessaire drsquoanonymiser celles-ci crsquoest agrave dire de supprimerdes champs tels que nom addresse et toute information qui pourraitpermettre drsquoidentifier les participants

Le mieux est de faire cela au moment du codage des donneacutees


Si on nrsquoa jamais besoin de revenir agrave lrsquoindividu jetter purement etsimplement ces donneacutees

Si on risque drsquoavoir besoin de remonter agrave lrsquoindividu mdash pex en-quecircte longitudinale mdash garder dans un fichier seacutepareacute un table reliantles identifiants anonymes et les informations identifiantes

Traccedilabiliteacute des traitements

AUCUNE intervention manuelle nrsquoest autoriseacutee sur les donneacutees TOUS les traitements (filtrage reacute-organisation des donneacutees calculs

statistiques) doivent ecirctre automatiseacutes par exemple avec des scriptseacutecrit en langage R

Les outils de ldquolitterate programingrdquo comme rmarkdown (logiciel R)ou les notebooks jupyter (Python) sont tregraves utiles pour documenter uneanalyse de donneacutees et produire des rapports Notamment cela eacuteviteles copier-coller entre les sorties du logiciels drsquoanalyse et les rapports

A faire Deacutemonstration de Rmarkdown

Partie 3 Deacutefinition drsquoune population et constitution drsquoun eacutechan-tillon

Effet drsquoune variable

bull Que signifie drsquoun point de vue statistique qursquoune variable ldquoagrave uneffet sur une autrerdquo

bull Y est influenceacutee par X si la distribution de Y change quand Xprend des valeurs diffeacuterentes

Population-megravere et eacutechantillon

On a rarement les moyens de contacter tous les membres de la pop-ulation drsquointeacuterecirct appeleacutee population-megravere (sauf en cas de ldquorecense-mentrdquo)

On doit se limiter agrave une population plus reacuteduite (lrsquoeacutechantillon)qui est censeacutee repreacutesenter la population-megravere et qui doit nous perme-ttre de geacuteneacuteraliser mdash par induction mdash les reacutesultats observeacutes

Problegraveme si pour comparer deux populations on compare deuxeacutechantillons il est quasiment certain qursquoon va observer des dif-feacuterences entre les eacutechantillons Mais celles-ci reflegravetent-elles des diffeacuterencesreacuteelles entre les populations

Autrement dit si on tire deux eacutechantillons drsquoune mecircme popula-tion megravere ils seront presque certainement diffeacuterents agrave cause de lavaribiliteacute des individus


Figure 12 Distribution de Y en fonctionde X


Exemple les Franccedilais et les Allemands ont-ils la mecircme taillemoyenne Si on prend 100 individus franccedilais et 100 individus alle-mands il est peu probable que la taille moyenne soit eacutegale au mil-limecirctre precirct

Statistiques descriptives et statistiques infeacuterentielle

Remarque Il est tregraves important de distinguer deux types drsquousage desstatistiques

bull descriptives qui fournissent des indicateurs qui deacutecrirent lesdonneacutees que lrsquoon possegravedent effecivement (moyenne ecart-type )

bull infeacuterentielles qui cherchent agrave infeacuterer des proprieacuteteacutes des popu-lations megraveres agrave partir des donneacutees observeacutes (test drsquohypothegraveseestimation )

Quand on reacutealise une analyse de donneacutees il faut bien seacuteparermentalement ces deux objectifs

Simulation de tirage aleacuteatoire

On va simuler des eacutechantillonages dans une populationLa population est constitueacutee de 1M drsquoindividus dont on considegravere

la variable lsquotaillersquo En lrsquoabsence de donneacutees reacuteelles on va simuler cesdonneacutees

pop = rnorm(1e+06 mean = 180 sd = 15)

hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)

Min 1st Qu Median Mean 3rd Qu

1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619

samp1 = sample(pop 10)



boxplot(samp1 samp2 samp3)


1 2 3

160

170

180

190

200

samples = replicate(100 sample(pop 10))

boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220


samplesm = replicate(100 mean(sample(pop 10)))

summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943

Avec des tailles drsquoeacutechantillon plus grande (100)

sampmeans = replicate(100 mean(sample(pop 100)))

hist(sampmeans)

Histogram of sampmeans

sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839

Ces exemples fournissent une ideacutee de la variabiliteacute drsquoeacutechantillonstireacutes dans une mecircme population Lrsquoecart-type de la distribution dela statistique calculeacutee sur les eacutechantillons est appeleacute erreur-standardElle fournit une indication de la preacutecision obtenue avec des eacutechantil-lons de taille fixeacutee

Dans la reacutealiteacute on ne connait pas la distribution parenteSi on en connait la forme on peut neacuteanmoins eacutevaluer la preacutecision

de la moyenne drsquoun eacutechantillon de taille n crsquoest agrave dire la taille delrsquointervalle de confiance (pour un certain degreacute de confiance)

Par exemple pour estimer une proportion Si on dispose drsquouneacutechantillon de taille 1000 et que la proprieacuteteacute drsquointeacuterecirct est preacutesentechez 100 individus la preacutecision peut ecirctre obtenue dans R par

proptest(100 1000)


1-sample proportions test with

continuity correction

data 100 out of 1000 null probability 05

X-squared = 6384 df = 1 p-value lt

22e-16

alternative hypothesis true p is not equal to 05

95 percent confidence interval

008245237 012069092

sample estimates

p

01

On observe ici que lrsquointervalle de confiance agrave 95 est 82ndash12(Essayer avec drsquoautres valeurs)

Attention ce reacutesultat nrsquoest valide que pour un tirage compleacutete-ment aleacuteatoire (et une population ldquoinfinierdquo) Dans le cas de plans desondage plus complexes il faut utiliser une autre fonction (svycipropdu package survey cf exemple pages 53-54 of B Falissardrsquos Analysisof Questionnaire Data with R pour un echantillonage agrave deux niveaux)

Comparaison de deux populations

Supposons qursquoon tire des eacutechantillons dans deux populations pourcomparer celles-ci par exemple avec un test de T (test de Student)On peut refaire des stimulations

pop1 lt- rnorm(1e+06 mean = 180 sd = 15)


ttest(sample(pop1 1000) sample(pop2 1000)

varequal = T)

Two Sample t-test

data sample(pop1 1000) and sample(pop2 1000)

t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16

alternative hypothesis true difference in means is not equal to 0


-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830

On pourrait par essais et erreurs deacuteterminer la taille de lrsquoeacutechantillonneacutecessaire pour deacutetecter une diffeacuterence significative (au seuil de 5)


dans 80 des cas Mais une fonction R permet cela automatique-ment

powerttest(delta=5 sd=5 siglevel=05 power=8 type=rsquotwosamplersquo)

Preacutecision et repreacutesentativiteacute drsquoun eacutechantillon

Ideacutealement pour permettre de geacuteneacuteraliser lrsquoeacutechantillon doit ecirctre

bull preacutecis drsquoune taille suffisante pour que lrsquoerreur drsquoestimation qursquoilintroduit soit acceptable

bull repreacutesentatif sa composition doit ecirctre semblable agrave celle de lapopulation-megravere

Echantillonage compleacutetement aleacuteatoire

bull Il srsquoagit drsquoun tirage parfaitement aleacuteatoire dans toute la popula-tion

Celle-ci ayant une taille N chaque individu agrave une probabiliteacute 1Ndrsquoecirctre inclu

bull Il faut disposer de la liste complegravete des membres de la population-megravere pour pouvoir mettre en oeuvre une veacuteritable seacutelection aleacutea-toire (et drsquoune fonction drsquoextraction aleacuteatoire comme sample)

Si lrsquoeacutechantillon ne respecte pas ce critegravere de repreacutesentativiteacute il estconsideacutereacute comme biaseacute et il faut envisager drsquoeffectuer un redresse-ment (du moins si lrsquoon veut absolument des estimateurs non biaiseacutes)

Redressement drsquoeacutechantillon

Le redressement par suppression

Afin de retrouver les proportions attendues (celles de la population-megravere) on supprime aleacuteatoirement des reacutepondants parmi les cateacute-gories sur-repreacutesenteacutees

Cela entraine la reacuteduction de la taille de notre eacutechantillon ce quiest frustrant vu les efforts reacutealiseacutes pour motiver les personnes contac-teacutees agrave reacutepondre et vus les coucircts engendreacutes Par ailleurs on va perdreen preacutecision puisque lrsquoerreur associeacutee va augmenter

Cette strateacutegie peut ecirctre neacuteanmoins une bonne solution dans unprotocole de collecte par Internet qui permet de contacter rapidementet agrave moindre coucirct un grand nombre drsquointerlocuteurs On peut ainsiextraire apregraves coup et selon une meacutethode aleacuteatoire un eacutechantillonrepreacutesentatif selon des quotas preacute-deacutefinis


Application Redressement par suppression dans R

require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)

n = min(table(SLID$sex))

males = subset(SLID sex==rsquoMalersquo)

nrow(males)

females = subset(SLID sex==rsquoFemalersquo)

nrow(females)

females = females[sample(1nrow(females) n) ]

nrow(females)

Le redressement par pondeacuteration

On conserve toutes les reacuteponses enregistreacutees mais on attribue agravechaque reacutepondant un laquo poids raquo particulier en fonction de la cateacutegorieagrave laquelle il appartient

Par exemple si il y deux fois moins de femmes que preacutevu danslrsquoeacutechantillon le laquo poids raquo drsquoune femme sera 2 et la reacuteponse de chaquefemme comptera double

Voir httpwwwsuristatorgarticle27html

Pondeacuterer ou non un choix parfois deacutelicat

Consideacuterons une entreprise avec la structure de salaire suivante

Sexe Status Salaire moyen Effectif dans lrsquoentreprise

Femme cadre 3000 2

Femme non-cadre 2000 50

Homme cadre 3000 8

Homme non-cadre 2000 50

Question les hommes et les femmes perccediloivent-ils le mecircmesalaire

Application Pondeacuteration dans R

sal = c(3000 2000 3000 2000)

sex = c(rsquoFrsquo rsquoFrsquo rsquoHrsquo rsquoHrsquo)

status = c(rsquocrsquo rsquonrsquo rsquocrsquo rsquonrsquo)

eff = c(2 50 8 50)

dataframe(sex status sal eff)

salaire moyen dans lrsquoentreprise

mean(sal)


weightedmean(sal eff)

salaire par sexe

non pondeacutereacute

for (s in unique(sex)) print(paste(s mean(sal[sex==s])))

tapply(sal sex mean)

pondeacutereacute

for (s in unique(sex))

print(paste(s weightedmean(sal[sex==s] eff[sex==s])))

Note Le package survey fournit des fonctions statistiques quiprennent systematiquement en compte des poids

Echantillonage stratifieacute (meacutethode des quotas)

La strateacutegie de redressement peut ecirctre eacuteviteacutee si on prend en comptela structure de la population degraves le plan de sondage

La population est deacutecoupeacutee en groupes (par exemple groupesdrsquoacircge de sexe de niveau socio eacuteconomique) dont on connait leseffectifs

On preacutelegraveve alors des eacutechantillons aleacuteatoires agrave lrsquointeacuterieur de chaquegroupe

Si les tailles des eacutechantillons respectent les proportions des groupesdans la populations on a une meilleure preacutecision que dans le cas dutirage compleacutetement aleacuteatoire

Par exemple pour comparer les tailles des franccedilais et des alle-mands on peut constituer des eacutechantillons qui respectent les propor-tions drsquohommes et de femmes dans chaque cateacutegorie drsquoacircge

Pour en savoir plus voir Thomas Lumley Complex Surveys A guideto analysis using R (package survey)

Echantillonage par ldquograppesrdquo (cluster sampling)

On effectue drsquoabord un tirage aleacuteatoire drsquouniteacutes plus grandes (pexvilles ou des eacutecoles) Puis on mesure tout ou parti des individusdans ces uniteacutes

bull Avantage Il est plus facile et moins coucircteux agrave mettre en oeuvreque les meacutethodes preacuteceacutedentes

bull Deacutesavantages

ndash Plus drsquoindividus sont neacutecessaire pour obtenir une preacutecisionidentique agrave lrsquoechantillonage aleacuteatoire complet

ndash Il faut tenir compte de la deacutependance entre les individu drsquounmecircme ldquoclusterrdquo Cela complique nettement les analyses analy-ses statistiques (on doit utiliser des modegraveles-hieacuterarchiques)


Deacuteterminer la taille des eacutechantillons pour estimer une proportion

Dans le cas drsquoun tirage purement aleacuteatoire on doit fournir une esti-mation de la freacutequence attendue (p) et la demi-largeur de lrsquointervallede confiance agrave 95 (delta)

require(epiDisplay)

nforsurvey(p=01 delta=002)

Une formule approximative permet drsquoeacutevaluer la taille de lrsquoeacutechantillon

n =p(1 minus p)(e2)2

(remarque le maximum de p(1 minus p) est de 025)A retenir la preacutecision est proportionnelle agrave la racine carreacutee de de

la taille de lrsquoeacutechantillonPour les eacutechantillonages par strate ou par grappe les formules

sont nettement plus compliqueacuteesPour un eacutechantillonage par grappe il faut tenir compte du fait que

les donneacutees des deux individus dans le mecircme groupe sont correacuteleacuteesOn introduit la notion drsquoeffet de design (Falissard p72)

nforsurvey(p=01 delta=02 deff= 4)

Deacuteterminer la taille drsquoun eacutechantillon pour comparer deux groupes

require(epiDisplay)

Comparer 2 proportions

nfor2p (p1 p2 alpha = 005 power = 08 ratio = 1)

Comparer 2 moyennes

nfor2means (mu1 mu2 sd1 sd2 ratio = 1 alpha = 005 power = 08)

Arguments

p estimated probability

delta difference between the estimated prevalence and one side of the 95 percent confidence limit (precision)

popsize size of the finite population

deff design effect for cluster sampling

alpha significance level

mu1 mu2 estimated means of the two populations

sd1 sd2 estimated standard deviations of the two populations

ratio n2n1

Remarque sur les objectifs des analyses statistiques

1 Test drsquohypothegravese une variable influence-t-elle une autre


2 Estimation quel est la taille de lrsquoeffet de X sur Y (dans les condi-tions Z W )

3 Preacutediction agrave partir des caracteacuteristiques de nouveaux individuspeut-on preacutedire la valeur des variables deacutependantes (pex proba-bilitteacute drsquoecirctre fumeur)

Ex si on veut tester si les droitiers reacuteagissent plus rapidementavec la main droite qursquoavec la main gauche on peux se contenter defaire lrsquoexpeacuterience sur des eacutetudiants drsquouniversiteacute si lrsquoeffet existe ils estraisonable qursquoil soit preacutesent chez tous les humains Mais lrsquoamplitudede lrsquoeffet peut deacutependre de lrsquoacircge

Dans des approches exploratoires un test biaiseacute nrsquoest pas un prob-legraveme car lrsquoimportant est de deacutetecter un effet

Si lrsquoon deacutesire tester la valeur preacutedictive des modegraveles on peututiliser des approches de cross-validation

Partie 4 Manipulation et Exploration des donneacutees

Importation des donneacutees

Les donneacutees sous forme de tables sont lues dans des dataframetypiquement avec les fonctions

readcsv(filename)

readtable(filename)

La librarie foreign permet de lire les formats Minitab S SASSPSS Stata Systat Weka dBase

On peut se faire une ideacutee du contenu drsquoun dataframe dataf

str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)

On peut accegraveder au contenu drsquoune colonne drsquoun dataframe avec lasyntaxe dataf$colname

Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut

ifelse(test value-if-yes value-if-no)


require(car)

recode

Examiner des distributions

bull Variables discregravetes

table(x)

barplot(table(x))

bull Variables continues

summary(x)

stem(x)

stripchart(x method)=rsquostackrsquo)

boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)

Examiner des relations

bull variables discregravetes

table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)

mosaicplot(table(x y))

chisqtest()

bull variables continues

plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)

smoothScatter(SLID2$age SLID2$wages)

cortest(x y)

ttest(x y)

More than 2 variables

plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))


scatterplotmatrix(cbind(x y z))

coplot(x ~ y | a + )

lm(z ~ x + y) regression multiple

R graphics Gallery

httpwwwr-graph-gallerycom

Cartes geacuteographiques

bull ggmap Spatial Visualization with ggplot2 par David Kahle andHadley Wickham httpsjournalr-projectorgarchive

2013-1kahle-wickhampdf

bull Geacuteocoder en masse avec R et sans Google Maps par Timotheacutee Giraudhttprgeomatichypothesesorg622

bull Plotly Scatter Plots on Maps in R httpsplotlyrscatter-plots-on-maps

Donneacutees agrave analyser

bull caith Colours of Eyes and Hair of People in Caithness (packageMASS)

ndash A 4 by 5 table with rows the eye colours (blue light mediumdark) and columns the hair colours (fair red medium darkblack)


bull SLID Survey of Labour and Income Dynamics (package car)

ndash wages Composite hourly wage rate from all jobsndash education Number of years of schoolingndash age in yearsndash sex A factor with levels lsquoFemalersquo lsquoMalersquondash language A factor with levels lsquoEnglishrsquo lsquoFrenchrsquo lsquoOtherrsquo

bull mtcars Motor Trend Car Road Tests

The data was extracted from the 1974 Motor Trend US magazineand comprises fuel consumption and 10 aspects of automobiledesign and performance for 32 automobiles (1973-74 models)

bull donneacutees du livre de Bruno Falissard Comprendre et utiliser les statis-tiques dans les sciences de la vie httphebergementu-psudfrbiostatistiqueslivreampid=02ampr=partie02

Reacutefeacuterences

bull Geacuteneral

ndash Lohr S (2010) Sampling Design and Analysis BrooksColendash Oppenheim A N (1992) Questionnaire Design Interviewing and

Attitude Measurement Continuum

bull Analyses avec R

ndash Zuur Ieno Meester (2009) A Beginnerrsquos Guide to R Springerndash Falissard B (2012) Analysis of Questionnaire Data with R CRC

Press



ndash Chongsuvivatwong V (2013) Analysis of epidemiological datausing R and Epicalc httpscranr-projectorgdoccontribEpicalc_Bookpdf (note le package epicalc a eacuteteacute renommeacuteepiDisplay)

ndash Aides meacutemoire httpswwwrstudiocomresourcescheatsheets

Appendice Quelques distributions

Distribution normale

plot(dnorm(seq(-5 5 1))) affiche la densiteacute de proba

pnorm(3) aire sous la courbe entre -inf et 3

qnorm(95) valeur de x telle que P(ZltX)=95

rnorm(1000) genere 1000 nombres aleacuteatoires

Distribution binomiale

barplot(dbinom(010 size=10 prob=5))


pbinom(3 size=10 prob=5) proba drsquoobserver 0 1 2 ou 3 evemenents

qbinom(95 size=10 prob=5) valeur de X telle P(Blt=X)=95

Intervalles de confiance drsquoun odd ratio et drsquoun risque relatif

require(epi)

examples(twoby2)

2 by 2 table analysis

Outcome Yes

Comparing A vs B

Yes No P(Yes) 95 conf interval

A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197

Sample Odds Ratio 09600 03060 30117

Conditional MLE Odds Ratio 09608 02623 34895

Probability difference -00096 -02602 02451


Intervalle de confiance par Bootstrap

Pour obtenir un intervalle de confiance sans faire drsquohypothegravese surla forme de la distribution parente on peut utiliser une approchede bootstrap qui consiste agrave se dire que la meilleure estimation de ladistribution dans la population est la distribution dans lrsquoeacutechantillon

Pour obtenir une estimation de la preacutecision de statistiques calculeacuteesur lrsquoeacutechantillon on effectue des tirages avec remise dans celui-ci

data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)

stripchart(data method = overplot)

165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16

alternative hypothesis true mean is not equal to 0


1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL

for (i in 1ntirages)

indices = sample(c(1n) n replace = T)

bs[i] = mean(data[indices])


hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824

quantile(bs c(0025 0975))

25 975

1665333 1744000

Remarques

bull On peut srsquointeacuteresser agrave beaucoup drsquoautres statistiques que lamoyenne et obtenir des intervalles de confiance (par exemple leminimum une correacutelation etc )

bull Le package boot de R permet de faire cela de maniegravere plus effi-cace

Ref Efron B and Tibshirani R (1993) An Introduction to the Boot-strap Chapman amp Hall

Statistiques parameacutetriques et non parameacutetriques

bull Statistiques parameacutetriques calculs fondeacutes en faisant des hy-pothegraveses sur la forme des distributions sous-jacentes

bull Statistiques non parameacutetriques estimations sans faire drsquohypothegravesespreacutecises sur la forme des distributions

require(car)


Loading required package car

require(hexbin)

Loading required package hexbin

data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)

rsquodataframersquo 7425 obs of 5 variables

$ wages num 106 11 NA 178 NA

$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56

$ sex Factor w 2 levels FemaleMale 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1

$ language Factor w 3 levels EnglishFrench 1 1 3 3 1 1 1 1 1 1

SLID2 = SLID[completecases(SLID) ]

plot(wages ~ age data = SLID2)

abline(lm(wages ~ age data = SLID2) col = blue

lwd = 2)

lines(lowess(SLID2$age SLID2$wages f = 01)

col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es


bin = hexbin(SLID2$age SLID2$wages

xbins=50) par(plot=rsquoNEWrsquo) plot(bin

main=rsquoHexagonal Binningrsquo) abline(lm(wages ~

age data= SLID))

Le Big Data est un champ drsquoapplication des meacutethodes non-parameacutetriques

Preacuteliminaires

Partie 1 Un peu deacutepisteacutemologie

Partie 2 Construction dun questionnaire

Partie 3 Deacutefinition dune population et constitution dun eacutechantillon




Figure 1 Des allers-retours entreObservationExpeacuterimentation etTheacuteorie

Rien de plus pratique qursquoune bonne theacuteorie

La theacuteorie dit quoi regarder Autrement dit elle suggegravere les ques-tions pertinentes

Si vous nrsquoavez pas theacuteorie du fonctionnement drsquoun teacuteleacuteviseur ilest difficile de le deacutepanner (Meacutetaphore du ldquodeacutepannagerdquo voir aussideacuteveloppement logiciel meacutedecine etc)

Cependant au deacutebut drsquoune recherche (dans sa phase exploratoire) ilexiste souvent des questions a- theacuteoriques

Questions ldquoa-theacuteoriquesrdquo

Des questions purement empiriques ou descriptives peuvent preacutesenterde lrsquointeacuterecirct (ou non) Exemples

bull Lrsquoespeacuterance de vie deacutepend-elle du niveau socio-eacuteconomique(il faut le mettre en eacutevidence avant de rechercher les causesmeilleure hygiegravene de vie soins geacuteneacutetique )

bull Les champs eacutelectro-magneacutetiques ont-ils des effets deacuteleacutetaires sur lasanteacute

bull Y-a-t il un lien entre lrsquoacircge drsquoacquisition drsquoune seconde langue et leniveau qursquoon peut atteindre (indeacutependament des autres facteursquantiteacute drsquoexposition agrave la seconde langue type drsquoenseignement)

bull La taille ou la couleur de cheveux drsquoun invididu ont-ils des effetssur son revenu

bull Le signe astrologique a t-il une influence sur le caractegravere drsquounepersonne
































r(X Y) =σ2

XY

σX σY


Yi = aXi + b + εi





and_dependence




















































Odile Jacob)



















Juge1 Rep1 Rep2

Juge2

Rep1 a bRep2 c d




require(psy)


table(data)


ckappa(data)























Offline


Online





Les questions











Likert scale



This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple













Types de Variable















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires





































r(X Y) =σ2

XY

σX σY


Yi = aXi + b + εi





and_dependence




















































Odile Jacob)



















Juge1 Rep1 Rep2

Juge2

Rep1 a bRep2 c d




require(psy)


table(data)


ckappa(data)























Offline


Online





Les questions











Likert scale



This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple













Types de Variable















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires

























































Odile Jacob)



















Juge1 Rep1 Rep2

Juge2

Rep1 a bRep2 c d




require(psy)


table(data)


ckappa(data)























Offline


Online





Les questions











Likert scale



This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple













Types de Variable















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires


















Juge1 Rep1 Rep2

Juge2

Rep1 a bRep2 c d




require(psy)


table(data)


ckappa(data)























Offline


Online





Les questions











Likert scale



This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple













Types de Variable















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

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bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

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0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires







ckappa(data)























Offline


Online





Les questions











Likert scale



This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple













Types de Variable















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

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boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires










Offline


Online





Les questions











Likert scale



This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple













Types de Variable















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires










Likert scale



This test is

difficult _____________________ easy

useless _____________________ useful

Choix multiple













Types de Variable















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires


















c =p

1 minus p



odd(1)odd(05)

2111111


require(Epi)

examples(twoby2)






















Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires



























Remarques












Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires

















Seacutecuriteacute



Anonymisation

































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires




































hist(pop)


Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires







Histogram of pop

pop

Fre

quen

cy

100 150 200 250

050

000

1000

0015

0000

2000

0025

0000

summary(pop)


1088 1699 1800 1800 1901

Max

2619






1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

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1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires







1 2 3

160

170

180

190

200


boxplot(samples)

1 6 12 19 26 33 40 47 54 61 68 75 82 89 96

140

160

180

200

220



summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

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1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires








summary(samplesm)


1715 1775 1806 1807 1840

Max

1943



hist(sampmeans)


sampmeans

Fre

quen

cy

177 178 179 180 181 182 183 184

05

1015

2025

30

boxplot(sampmeans)


177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

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Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



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table(x)

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xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

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hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

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1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






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20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires







177

178

179

180

181

182

183

184

summary(sampmeans)


1771 1791 1801 1801 1808

Max

1839





proptest(100 1000)






22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires











22e-16



008245237 012069092

sample estimates

p

01








varequal = T)

Two Sample t-test


t = -89006 df = 1998 p-value lt

22e-16



-7254835 -4635025

sample estimates

mean of x mean of y

1789381 1848830





















require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires

























require(car)

data(SLID)

str(slid)

table(SLID$sex)



nrow(males)


nrow(females)


nrow(females)








Femme cadre 3000 2


Homme cadre 3000 8




sal = c(3000 2000 3000 2000)



eff = c(2 50 8 50)



mean(sal)



salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires








salaire par sexe




pondeacutereacute




















require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

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1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

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hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

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0

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1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






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col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

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age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires









require(epiDisplay)










require(epiDisplay)



Comparer 2 moyennes


Arguments








ratio n2n1












readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


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stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





R graphics Gallery

















bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

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1701333

bootstrap

n = length(data)

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Fre

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1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






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col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires















readcsv(filename)

readtable(filename)



str(dataf)

head(dataf)

names(dataf)


Manipulations

subset

merge

Recodage

isna

cut



require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


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stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





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Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

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1701333

bootstrap

n = length(data)

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Histogram of bs

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Fre

quen

cy

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0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires







require(car)

recode



table(x)

barplot(table(x))


summary(x)

stem(x)


boxplot(x)

plot(density(x))

rug(x)



table(x y z)

ftable(x y z)

xtabs(~ x + y +z)


chisqtest()


plot(x y)

require(car)

scatterplot(x y)


cortest(x y)

ttest(x y)


plot(x y col=z)

pairs(cbind(x y z))





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Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

mean of x

1701333

bootstrap

n = length(data)

ntirages = 5000

bs = NULL





hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






lwd = 2)


col = red lwd = 2)

20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires










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bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

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1657285 1745381

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Fre

quen

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0

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1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







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require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

$ age int 40 19 49 46 71 50 70 42 31 56






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age

wag

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20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires













bull Geacuteneral





Press

















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

170 170 171 173 175 185 190)


165 170 175 180 185 190 parametric test

ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

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hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

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age

wag

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20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires






















require(epi)

examples(twoby2)


Outcome Yes

Comparing A vs B


A 16 10 06154 04207 0779

B 15 9 06250 04218 0792

95 conf interval

Relative Risk 09846 06379 15197








data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

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One Sample t-test

data data

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1657285 1745381

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hist(bs)

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Fre

quen

cy

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25 975

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Remarques







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data(SLID)

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20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





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Preacuteliminaires










data = c(164 164 164 164 165 165 166 166

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ttest(data)

One Sample t-test

data data

t = 82841 df = 14 p-value lt 22e-16



1657285 1745381

sample estimates

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1701333

bootstrap

n = length(data)

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hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

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0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

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age

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20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires







hist(bs)

Histogram of bs

bs

Fre

quen

cy

165 170 175 180

060

0

summary(bs)


1651 1687 1700 1701 1714

Max

1824


25 975

1665333 1744000

Remarques







require(car)



require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

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20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

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wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires








require(hexbin)


data(SLID)

lsquolsquo(SLID)

str(SLID)



$ education num 15 132 16 14 8 16 12 145 15 10

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20 30 40 50 60 70

1040

age

wag

es


20 30 40 50 60 70

1040

SLID2$age

SLI

D2$

wag

es





age data= SLID))


Preacuteliminaires










age data= SLID))


Preacuteliminaires






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