Je suis une personne curieuse, et je voulais analyser des données d'enquête provenant de la Enquête sociale européenne . Surtout, comme je suis basé en Allemagne, j'étais intéressé de voir comment l'Allemagne était classée par rapport au reste de l'Europe. L'Enquête sociale européenne (ESS) est une enquête transnationale menée par des universitaires et menée dans toute l'Europe depuis sa création en 2001. Tous les deux ans, des entretiens en face à face sont menés avec des échantillons transversaux nouvellement sélectionnés. L'enquête mesure les attitudes, les croyances et les modèles de comportement d'une population diversifiée dans plus de 30 pays.
L'enquête a commencé à recueillir des données en 2002 et s'est poursuivie tous les deux ans jusqu'en 2018. Les données ont finalement été compilées en neuf ensembles de données différents. Le questionnaire ESS se compose d'un ensemble de questions qui peuvent être classées en deux parties principales : une section principale qui se concentre sur une gamme de thèmes différents qui sont en grande partie les mêmes à chaque tour et une section tournante qui est dédiée à des thèmes spécifiques et peut différer de tour en tour. Les données ESS sont disponibles gratuitement pour un usage non commercial et peuvent être téléchargées sur ce site après un court enregistrement .
Ces ensembles de données peuvent être téléchargés au format SAS, SPSS ou STATA. J'ai choisi SPSS. JMP est très polyvalent pour ouvrir des données provenant de différentes sources, et SPSS en fait partie. Après la concaténation et le nettoyage des données, y compris le recodage et suppression des colonnes presque vides , je suis passé à la partie amusante : analyser les données.
Comme j'ai pu enregistrer les différentes étapes de préparation des données dans le script provenant du Enregistreur d'actions dans la vue du journal, qui est une nouveauté dans JMP 16 (voir Data Cleaning.jsl), cela ne prendrait pas beaucoup de temps si je devais répéter les étapes de préparation des données.
J'ai d'abord examiné le nombre de réponses obtenues dans chaque pays au cours des différentes années. Graph Builder est la plate-forme idéale pour exécuter de nombreux types de graphiques différents. Le graphique ci-dessous montre que l'Allemagne a complété son enquête chaque année avec près de 3 000 répondants.
Dans chaque pays, des séries de questions ont été posées sur la politique, l'éducation, la religion et la satisfaction de vivre. Un résultat intéressant a été qu'une tendance au bonheur dans les différents pays d'Europe a été révélée en posant des questions telles que « Êtes-vous heureux ? » et "Dans quelle mesure êtes-vous satisfait de la vie dans son ensemble ?" Pour répondre à ces questions, j'ai utilisé différentes techniques d'analyse dans Graph Builder et dans l'analyse des correspondances multiples.
En utilisant la cartographie géographique des pays impliqués dans l'enquête et en coloriant la question « Êtes-vous heureux ? » il était très clair pour moi que les personnes les plus heureuses et les plus satisfaites vivent dans les pays scandinaves et en Suisse (en rouge foncé). Le pays le mieux noté était l'Islande, avec 8,27. En revanche, les pays avec les scores les plus bas sont les pays d'Europe de l'Est et le Portugal (du bleu au bleu foncé). Le pays le moins bien noté était l'Ukraine avec 5,79. L'Allemagne a obtenu une note globale de 7,43, ce qui est bien !
En traçant les scores des questions d'enquête sur l'axe Y et les années sur l'axe X, puis en changeant l'affichage du graphique en un tracé en mosaïque, il était facile de voir la tendance du bonheur d'une année à l'autre dans les différents pays. En utilisant le sélecteur de colonnes, je pouvais facilement passer d'une question à une autre et voir le pourcentage des scores, comme indiqué ci-dessous avec l'Allemagne comme exemple. Fait intéressant, la tendance au fil des ans est une augmentation du bonheur et de la satisfaction de vivre dans son ensemble, encore une fois, ce qui est bien !!
Êtes-vous heureux? 2002-2018
Dans quelle mesure êtes-vous satisfait de la vie dans son ensemble ? 2002-2018
Ensuite, j'ai voulu vérifier mes résultats à l'aide d'un analyse des correspondances multiples (MCA) dans JMP. L'ACM est une technique d'analyse des données catégorielles nominales, utilisée pour détecter et représenter les structures sous-jacentes dans un ensemble de données. Il prend plusieurs variables catégorielles et cherche à identifier toute association entre les niveaux de ces variables. L'ACM est fréquemment utilisée dans l'analyse d'enquête pour identifier l'accord des questions. Par conséquent, ce type d'analyse convenait parfaitement à mes objectifs. J'ai utilisé la question « Êtes-vous heureux ? » comme réponse et « Pays » comme facteur. Les résultats sont ci-dessous. On peut voir les scores bien répartis sur les axes horizontaux, de Extrêmement heureux à gauche à Extrêmement malheureux à droite. Encore une fois, il n'est pas surprenant de voir les pays scandinaves sur la partie gauche du graphique et les pays d'Europe de l'Est sur la partie droite. L'Allemagne était positionnée sur la gauche et avait un score compris entre 7 et 8, soit le score global sur 16 ans.
Mais y a-t-il une tendance positive du bonheur pour l'Allemagne au fil des ans, comme cela a été observé dans le graphique en mosaïque ? Pour vérifier cela, j'ai recréé l'analyse des correspondances multiples ci-dessus, mais j'ai maintenant utilisé l'année comme variable par afin que je puisse diviser mon analyse en années correspondantes. J'ai enregistré les coordonnées X et Y des neuf années. J'ai concaténé les différentes coordonnées X et Y et utilisé l'ensemble de données final dans un graphique à bulles pour voir la tendance pour chaque pays année par année, et plus particulièrement pour l'Allemagne. J'ai colorié les points : des points rouges pour les scores 7, 8, 9 (extrêmement heureux) et le point bleu pour l'Allemagne. Les points gris sont pour les pays européens autres que l'Allemagne. Lors de l'animation du graphique à bulles, les points commencent à se déplacer. La tendance pour l'Allemagne était particulièrement intéressante. En 2002, le point était proche de 7, mais année après année, le point s'est rapproché de 8 et 9, ce qui est encore une fois un bon signe.
Mes découvertes ont été vérifiées à l'aide de différentes techniques dans JMP. De nombreuses autres questions auraient pu être analysées pour différents pays en utilisant ces différentes techniques. Tous les graphiques et résultats de ce blog ont été publiés sur JMP Public : Sommes-nous heureux ici en Europe ? | JMP Publique
