EnquêteR

Analyser les données d’enquête avec R et RStudio

Manuel open access pour analyser les données d’enquête avec R et RStudio : préparation, pondération, inférence, modélisation, interprétation et reproductibilité.
Auteur·rice

Abdelghani Maddi

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MÉTHODES QUANTITATIVES · R · DONNÉES D’ENQUÊTE

EnquêteR

Analyser les données d’enquête avec R et RStudio

Un manuel progressif pour passer d’un fichier d’enquête à des résultats documentés, pondérés, interprétables et reproductibles, sans dissocier le code du raisonnement scientifique.

25 chapitres 6 parties données synthétiques exercices corrigés

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POUR QUI ?

EnquêteR est à la fois un support de cours de niveau master et une ressource d’autoformation pour étudiant·es, doctorant·es, chercheur·ses, chargé·es d’études et analystes.

comprendre → préparer → pondérer → décrire → inférer → modéliser → interpréter → restituer

Ce que vous saurez faire

01 · PRÉPARER

Comprendre et fiabiliser les données

Importer sans perdre l’information, lire labels et dictionnaires, diagnostiquer les anomalies, traiter les valeurs manquantes et construire des variables défendables.

02 · DÉCRIRE

Produire des estimations qui ont un sens

Construire le design d’enquête, utiliser les poids, décrire distributions et groupes, puis montrer l’incertitude avec des tableaux et figures lisibles.

03 · MODÉLISER

Passer de l’association au modèle

Ajuster des modèles adaptés aux données d’enquête, interpréter interactions et prédictions, comparer les spécifications et tester la robustesse.

04 · INTERPRÉTER

Relier statistique et raisonnement sociologique

Distinguer ce que montre le résultat, ce qu’il permet d’interpréter et ce qu’il ne permet pas d’établir.

Un parcours en six parties

I Ch. 1–3

Comprendre l’enquête

Question, population, mesure, R/RStudio et organisation du projet.

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II Ch. 4–8

Préparer les données

Import, dictionnaire, labels, diagnostic, valeurs manquantes et recodages.

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III Ch. 9–13

Décrire l’enquête

Poids, design, descriptifs, comparaisons, visualisations et tableaux.

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IV Ch. 14–16

Inférer vers la population

Erreur standard, estimation, intervalles de confiance et tests adaptés au design.

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V Ch. 17–20

Modéliser

Régressions, interactions, probabilités prédites et modèles avancés.

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VI Ch. 21–25

Approfondir et restituer

Imputation, calibration, longitudinal, reproductibilité, éthique et étude de cas.

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Lire un résultat à trois niveaux

À partir des chapitres descriptifs, chaque résultat important est lu à trois niveaux complémentaires.

1

CE QUE MONTRE LE RÉSULTAT

Estimation, contraste, ordre de grandeur et incertitude.

2

LECTURE SOCIOLOGIQUE

Interprétation substantive et mécanismes compatibles avec la régularité observée.

3

CE QUE L’ON NE PEUT PAS CONCLURE

Causalité, sélection, mesure, variables omises et limites du design.

Trois usages possibles

Parcours M2

Suivre le tronc principal dans l’ordre et sélectionner les approfondissements selon le programme du semestre.

Autoformation

Lire, reproduire puis modifier les exemples ; utiliser exercices et examens blancs pour vérifier l’autonomie.

Manuel de référence

Retrouver rapidement une procédure avec l’aide-mémoire, l’arbre de choix et le glossaire, puis revenir aux hypothèses du chapitre.

Le jeu de données fil rouge

Le livre s’appuie principalement sur enqueter, un jeu de données entièrement synthétique créé pour l’enseignement. Il comprend notamment des variables sociodémographiques et de pratiques, des poids, strates et grappes, des codes spéciaux de non-réponse, quelques anomalies contrôlées et une seconde vague pour un sous-échantillon.

ImportantJeu pédagogique, pas enquête réelle

Aucune ligne ne correspond à une personne réelle. Les résultats substantiels produits avec enqueter servent à apprendre les méthodes et les bonnes pratiques ; ils ne décrivent pas la population française.

Reproduire les exemples

Ouvrez le projet RStudio à la racine du dépôt. Les packages utiles peuvent être installés avec :

source("R/00-install-packages.R")

Pour reconstruire le fichier propre depuis les données brutes :

source("R/01-construire-enqueter-clean.R")
AstuceApprendre en modifiant

Après avoir reproduit un exemple, modifiez une seule décision — variable, seuil, catégorie de référence, graphique ou spécification — puis expliquez pourquoi le résultat change.

Principe directeur. Une bonne analyse n’est pas celle qui emploie le plus de fonctions R, mais celle dont la question, les données, le design, la méthode et l’interprétation restent cohérents de bout en bout.

Commencer avec le chapitre 1 →