Discussion :

[Prisonale]

Bonjour,

J'ai affaire à un questionnaire-enquête, et j'aimerai savoir s'il existe un algorithme qui permet d'assembler les modalités obtenues pour une dizaine de question (portant sur le même sujet) pour au final, au lieu d'avoir 10 questions par individus, avoir une réduction de questions qui permettra l'analyse des données plus facilement.

Plus précisément (exemple):

individus-question	la mobilité en ville est mauvaise	les transports en commun ne sont pas assez développé	le bus est trop cher
Pierre	pas d'accord	pas d'accord	pas d'accord
	d'accord	d'accord	d'accord
	tout à fait d'accord	tout à fait d'accord	tout à fait d'accord
	non réponse	non réponse	non réponse

Chaque modalité est labellisée par un chiffre (1 pour pas d'accord etc), et ce type de question se répète 10 fois pour 7xx individus. Sur R, j'aimerai donc recoder tout cela en 1 variable (par exemple) comme ci dessous:

individus-question	réponse liée à la mobilité
Pierre	chiffre obtenu via l'algo

J'avais pensé à simplement faire une moyenne mais je suis conscient que c'est beaucoup trop trivial, donc je cherche plutôt un algorithme (si ça existe). à défaut, quelle méthode statistique préconisez vous ?

Merci

[Flodelarab]

Bonjour

Il manque le principal : le but

Tu pourrais, effectivement, utiliser une moyenne pondérée. Mais, sans indiquer le but de ce "score final", tu ne pourras pas régler les poids. Car l'infinité des réglages de poids aboutirait à une infinité de résultats possibles.
Que doit révéler le "score final" ?


D'autre part, une façon de rendre compte d'une situation avec un tel questionnaire est le diagramme en étoile.
(Source de l'image : perceptible.fr)

[Prisonale]

Merci de ta réponse, alors de base, le questionnaire est juste là pour donner une description de la zone habitée de la part des répondants.

Mon but personnel est de récolter l'avis des habitants, d'en faire un score final qui doit refléter l'attrait de la zone habitée et ce par différent indicateurs (mobilité comme j'en ai donné l'exemple, mais aussi prix du loyer etc) et de les relier à des indicateurs socio-démographique qui sont relatés par ailleurs dans le questionnaire.

Effectivement il y a des indicateurs qui semblent moins pertinent pour ma recherche

Mon logement était très accessible (il y avait un ascenseur, des facilités pour les personnes à mobilité réduite…)
Mon logement était trop petit
Mon logement était trop grand
Mon loyer (remboursement de prêt) était trop élevé
On entendait trop les bruits des voisins ou de la rue
Les rapports avec mes voisins étaient conviviaux
Je sentais que je faisais partie de ce quartier
La criminalité ou le vandalisme étaient des problèmes dans le quartier
Les services et les commerces étaient trop éloignés
Les transports publics étaient rares
Ma famille résidait trop loin de moi
Le quartier était propre
Si j’avais des problèmes, il y avait des personnes dans ce quartier qui pouvaient m’aider
Ma situation familiale a changé (divorce, veuvage…)
Dans la commune ou le quartier, pensez-vous que votre point de vue est assez pris en compte ?
On entend souvent que les gens, en général, ne respectent plus les aînés. Pensez-vous que cette affirmation est vraie pour les habitants de votre quartier ?

Les variables barrées compte le moins, celle en caractère normale sont les plus importantes et celle en italique sont entre les deux.

Y a t'il donc moyen "clean" de faire jouer la pondération pour obtenir une valeurs qui résume toutes ces questions ? Sachant que mon choix par défaut (et de non-connaisseur) c'est de faire une moyenne pondérée.

Merci

[tbc92]

La technique qui correspond à ça, c'est l'ACP : Analyse en Composantes principales.
Avec ce mot-clé, tu vas pouvoir t'informer. De là à le mettre en place, c'est encore une autre histoire.

[Prisonale]

Merci de ta réponde l'ACP je connais en fond et en large mais comme dit dans le premier post, je priorise l'application d'une méthode, si ça existe, plus mathématique que statistique.

Sinon je ferai comme d'habitude, mais je suis curieux de savoir s'il existe des algorithmes de pondération où autre.