Sono una persona curiosa, e volevo analizzare i dati dei sondaggi provenienti dal Indagine sociale europea . In particolare, dato che vivo in Germania, ero interessato a vedere come veniva valutata la Germania rispetto al resto d'Europa. L'indagine sociale europea (ESS) è un'indagine transnazionale condotta in tutta Europa sin dalla sua istituzione nel 2001. Ogni due anni, vengono condotte interviste faccia a faccia con campioni trasversali appena selezionati. L'indagine misura gli atteggiamenti, le credenze ei modelli di comportamento di una popolazione diversificata in più di 30 nazioni.
L'indagine ha iniziato a raccogliere dati nel 2002 ed è proseguita ogni due anni fino al 2018. I dati alla fine sono stati raccolti in nove diversi set di dati. Il questionario ESS è costituito da una raccolta di domande che possono essere classificate in due parti principali: una sezione centrale che si concentra su una serie di temi diversi che sono in gran parte gli stessi in ogni round e una sezione rotante dedicata a temi specifici e che possono di giro in giro. I dati ESS sono disponibili gratuitamente per uso non commerciale e possono essere scaricati da questo sito web dopo un po' registrazione .
Questi set di dati possono essere scaricati come SAS, SPSS o STATA. Ho scelto SPSS. JMP è molto versatile nell'aprire dati provenienti da diverse fonti e SPSS è uno di questi. Dopo aver concatenato e pulito i dati, inclusa la ricodifica e rimozione di colonne quasi vuote , sono arrivato alla parte divertente: analizzare i dati.
Dato che sono stato in grado di salvare i diversi passaggi di preparazione dei dati nello script proveniente da Registratore di azioni nella vista del registro, che è una novità in JMP 16 (vedi Data Cleaning.jsl), non ci vorrebbe molto tempo se dovessi ripetere i passaggi di preparazione dei dati.
Per prima cosa ho dato un'occhiata a quante risposte sono state ottenute in ciascun paese durante i diversi anni. Graph Builder è la piattaforma perfetta per eseguire molti tipi diversi di grafici. Il grafico seguente mostra che la Germania ha completato il suo sondaggio ogni anno con quasi 3.000 intervistati.
In ogni paese sono state poste serie di domande su politica, istruzione, religione e soddisfazione di vita. Un risultato interessante è stato che una tendenza alla felicità nei diversi paesi d'Europa è stata rivelata ponendo domande come "Quanto sei felice?" e "Quanto sei soddisfatto della vita nel suo insieme?" Per rispondere a queste domande, ho utilizzato diverse tecniche di analisi in Graph Builder e nell'analisi delle corrispondenze multiple.
Utilizzando la mappatura geografica dei paesi coinvolti nel sondaggio e colorando la domanda “Quanto sei felice?” era molto chiaro per me che le persone più felici e soddisfatte vivono nei paesi scandinavi e in Svizzera (in rosso scuro). Il paese con il punteggio più alto è stato l'Islanda, con 8,27. Al contrario, i paesi con i punteggi più bassi si trovano nei paesi dell'Europa orientale e in Portogallo (dal blu al blu scuro). Il paese con il punteggio più basso è stato l'Ucraina con 5.79. La Germania ha avuto una valutazione complessiva di 7,43, che è buona!
Tracciando i punteggi delle domande del sondaggio sull'asse Y e Anni sull'asse X, e quindi modificando la visualizzazione del grafico in un grafico a mosaico, è stato facile vedere l'andamento della felicità anno dopo anno nei diversi paesi. Usando il selettore di colonne, potrei facilmente passare da una domanda all'altra e vedere la percentuale dei punteggi, come mostrato di seguito con la Germania come esempio. È interessante notare che la tendenza nel corso degli anni è un aumento della felicità e della soddisfazione per la vita nel suo insieme, il che è positivo!!
Quanto sei felice? 2002-2018
Quanto sei soddisfatto della vita nel suo insieme? 2002-2018
Successivamente, volevo verificare i miei risultati utilizzando a analisi delle corrispondenze multiple (MCA) in JMP. MCA è una tecnica di analisi per dati categoriali nominali, utilizzata per rilevare e rappresentare le strutture sottostanti in un set di dati. Prende più variabili categoriali e cerca di identificare qualsiasi associazione tra i livelli di tali variabili. L'MCA viene spesso utilizzato nell'analisi dei sondaggi per identificare l'accordo sulla domanda. Pertanto, questo tipo di analisi era perfetto per i miei scopi. Ho usato la domanda "Quanto sei felice?" come mia risposta e "Paese" come mio fattore. I risultati sono sotto. Possiamo vedere i punteggi ben distribuiti sugli assi orizzontali, da Estremamente felice a sinistra a Estremamente infelice a destra. Ancora una volta, non sorprende vedere i paesi scandinavi nella parte sinistra del grafico e i paesi dell'Europa orientale nella parte destra. La Germania si è posizionata a sinistra e ha segnato tra 7 e 8, che è il punteggio complessivo che copre 16 anni.
Ma c'è un trend positivo di felicità per la Germania nel corso degli anni, come è stato osservato nella trama del mosaico? Per verificare ciò, ho ricreato l'analisi delle corrispondenze multiple dall'alto, ma ora ho utilizzato l'anno come variabile in modo da poter dividere la mia analisi negli anni corrispondenti. Ho salvato le coordinate per X e Y di tutti e nove gli anni. Ho concatenato le diverse coordinate X e Y e ho utilizzato il set di dati finali in un grafico a bolle per vedere l'andamento per ogni paese anno per anno e, in particolare, per la Germania. Ho colorato i puntini: puntini rossi per i punteggi 7, 8, 9 (molto felice) e il punto blu per la Germania. I punti grigi sono per i paesi europei diversi dalla Germania. Quando si anima il grafico a bolle, i punti iniziano a muoversi. Particolarmente interessante il trend per la Germania. Nel 2002, il punto era vicino al 7, ma anno dopo anno il punto si è avvicinato all'8 e al 9, il che è di nuovo un buon segno.
I miei risultati sono stati verificati utilizzando diverse tecniche in JMP. Molte altre domande avrebbero potuto essere analizzate per diversi paesi utilizzando queste diverse tecniche. Tutti i grafici e i risultati in questo blog sono stati pubblicati su JMP Public: Quanto siamo felici qui in Europa? | Pubblico JMP
