---
title: "Exercice — Comprendre les données avant de les analyser"
execute:
  echo: true
  warning: false
  message: false
editor: 
  markdown: 
    wrap: 72
---

# EXERCICE 1 / variable quantitative

> Obj. : Comprendre et traiter une variable quantitative imparfaite (vie
> réelle)

On s’intéresse à la variable suivante :

> `PA_DURMTRA` : durée du trajet domicile–domicile de la mère (en
> minutes)

L’objectif n’est pas seulement de décrire cette variable, mais de
réfléchir à :

- ce que représentent réellement les données ;\
- l’origine des valeurs manquantes ;\
- la présence de valeurs extrêmes ;\
- l’impact des choix de traitement sur les résultats.

## 1. Ouvrir le dictionnaire des variables, le questionnaire et notez vos remarques ci-dessous

- Nom des variables, Fréquences cumulées, Ordre des modalités ..

## 2. Charger les packages

On commence par charger les packages utiles.

```{r}
library(tidyverse) 
library(dplyr)
```

## 3. Ouvrir les données

On ouvre ensuite le fichier de données.

```{r}
# À vous de compléter
# Ouvrir les données



```

## 4. Explorer la variable

Commencez par observer la distribution de la variable `PA_DURMTRA`
(summary, histogramme, boxplot).

```{r}
#Résumer rapidement la distribution de la variable PA_DURMTRA
```

## 5. Questions de base

- Pourquoi utiliser les fonctions summary, hist et boxplot ?\

- Que remarquez-vous concernant :\

  - la médiane ?\
  - la moyenne ?\
  - les valeurs extrêmes ?\

- La distribution vous semble-t-elle symétrique ?\

- Quelle différence observez-vous entre moyenne et médiane ?\
  Que cela suggère-t-il sur la distribution ?

## 6. Les valeurs manquantes

On observe un grand nombre de valeurs manquantes.

### Questions

- Pourquoi cette variable n’est-elle pas renseignée pour tous les
  individus ?\

- Qui est concerné par cette question ?

## 7. Les valeurs problématiques

Certaines valeurs peuvent sembler très élevées (par exemple 9999).

### Questions

- Une durée de 9999 minutes est-elle réaliste ?\
  Convertissez en heures puis en jours.\

- Que peut représenter cette valeur dans un questionnaire ?\

- Faut-il la considérer comme :\

  - une valeur réelle ?\
  - un code particulier ?

### Les corriger

On décide de traiter la valeur `9999` comme une valeur non valide.
Construire la base `trajet` en éliminant cette valeur de l'analyse et
regardez de nouveau la distribution de la variable `PA_DURMTRA`
(summary, histogramme, boxplot)

```{r}
# Retirer la valeur 9999

#Summary

#Moyenne

# Médiane

# Min, Max


```

### Et alors ?

- Que devient la moyenne après correction ?\
- La médiane change-t-elle ?\
- Pourquoi ?

## 8. Les valeurs aberrantes

Après avoir transformé la valeur problématique en NA, on observe encore
des valeurs très élevées (jusqu’à 1499 minutes).

### Questions

- Une durée de 1499 minutes vous semble-t-elle plausible ?\
  Dans quels cas pourrait-elle l’être ?

- À partir de quelle valeur considéreriez-vous une durée comme
  “aberrante” ?\

- Sur quoi repose votre choix :\

  - une règle statistique ?\
  - une connaissance du terrain ?\
  - un choix arbitraire

### Comparer plusieurs méthodes de traitement

On propose trois approches :

- **Conserver toutes les valeurs**\
- **Supprimer les valeurs extrêmes** (par exemple \> 600 minutes)\
- **Tronquer (caper) les valeurs extrêmes** (remplacer les valeurs \>
  600 par 600)

```{r}
# Conserver toutes les valeurs


# Supprimer les valeurs extrêmes (>600)


#Tronquer les valeurs extrêmes (remplacer >600 par 600)
```

### Et alors ?

- Comparez la moyenne et la médiane dans chaque cas.\

- Pourquoi la médiane varie-t-elle peu ?\

- Pourquoi la moyenne change-t-elle fortement ?

### Discuter le choix du seuil (600 minutes)

Dans cet exercice, un seuil de 600 minutes (10 heures) est utilisé.

- Pourquoi ce seuil a-t-il été choisi selon vous ?\

- Ce choix vous semble-t-il :\

  - justifié ?\
  - arbitraire ?\

- Quels autres seuils auraient pu être utilisés ?\

- Quelles informations supplémentaires seraient nécessaires pour faire
  un choix plus rigoureux ?

## 9. Conséquences pour l’analyse statistique

### Questions

- Quel est l’impact des valeurs extrêmes sur :\

  - la moyenne ?\
  - la variance ?\

- Si vous utilisiez cette variable dans une analyse statistique
  (corrélation, régression, test), que se passerait-il si vous
  conserviez ces valeurs extrêmes ?\

- Quels risques cela pose-t-il pour l’inférence statistique ?

## CONCLUSION Q1

- Peut-on dire qu’il existe une seule “bonne” manière de traiter ces
  données ?\

- De quoi dépend le choix de la méthode ?\

- Que retenez-vous de cet exercice sur le lien entre :\

  - données ;\
  - choix méthodologiques ;\
  - résultats statistiques ?

# EXERCICE 2 / Jeu de données

> Explorer avant d'interpréter

> Obj. : Comprendre les données avant de les analyser Explorer avant d’interpréter

La question de départ est :

**Les tâches domestiques sont-elles partagées dans le couple ?**

## 1. Prendre en main les données

### Charger les packages utiles

On commence par charger les packages utiles.

```{r}
library(tidyverse) 
library(dplyr)
```

### Ouvrir les données

On ouvre ensuite le fichier de données.

```{r}
# À vous de compléter
# Ouvrir les données



```

On observe rapidement la structure générale du fichier.

```{r}
# Observer la structure générale du fichier  


```

### Questions de base

- Combien y a-t-il d’individus dans le fichier ?  
- Combien y a-t-il de variables ?  
- Que représente une ligne dans ce tableau ?  
- Que représente une colonne ?

## 2. Sélectionner les variables utiles

### Construire une base de travail

Pour cet exercice, on ne va pas utiliser toutes les variables du
fichier.

On crée l’objet `ERFI_sel` en sélectionnant uniquement les variables
nécessaires pour étudier la répartition des tâches domestiques dans le
couple.

On ajoutera à cet ensemble : - le sexe\
- la variable indiquant la présence d'un conjoint dans le ménage\
- le type de ménage\
- l'âge.

Trouvez ces variables dans le dictionnaire des codes, puis complétez le
code.

```{r}
# Construire l'objet l’objet ERFI_sel en selectionnant les variables utiles



```

### Vérifier le résultat 

```{r}

```

### Questions

1.  Combien de variables conserve-t-on ?\
2.  Quelles variables décrivent les caractéristiques des individus ?\
3.  Quelles variables décrivent l’organisation des tâches domestiques ?\

## 3. Comprendre la population étudiée

### Décrire la population

On commence par décrire la distribution selon le type de ménage
(`TYPFAM3_rec`), en effectifs puis en pourcentage

```{r}
# Distribution selon le type de ménage
# En effectifs


#En pourcentage


```

### Questions

- Quels types de ménages observe-t-on ?\
- Quelle part vit en couple ?\
- Toutes les personnes sont-elles concernées par les tâches domestiques
  ?

### Identifier la population concernée

Quelle variable permet de sélectionner la population concernée par les
questions sur les tâches domestiques ?

On regarde sa distribution.

```{r}
# Distribution en effectifs

# En %


```

### Questions

- Combien d’individus vivent en couple ?\
- Combien ne vivent pas en couple ?\
- Pourquoi cette variable est-elle essentielle pour notre analyse?

## 4. Commprendre les valeurs manquantes

### Observer la variable OA_REPAS

Elle porte sur la préparation des repas.\
On regarde d’abord sa distribution.

```{r}
# Distribution OA_REPAS



```

### Croiser avec la présence d’un conjoint

Puis on croise la présence d’un conjoint avec le fait d’avoir ou non une
réponse à `OA_REPAS`

```{r}

# Tableau croisé présence d'un conjoint * avoir une réponse sur variable `OA_REPAS`


```

### Questions

- Qui ne répond pas à la question ?\
- Pourquoi ?\
- Ces valeurs manquantes sont-elles des erreurs ?  

## 5. Restreindre l'analyse

### Construire une base restreinte

Pour la suite, on travaille uniquement sur les individus vivant en
couple.\
On crée une nouvelle base `ERFI_couple`.

```{r}
#Construire la base ERFI_couple



```

### Vérifier le résultat

On vérifie la taille de la nouvelle base.

```{r}

```

### Questions

- Combien d’individus restent ?\
- Qui a été exclu ?\
- Pourquoi ce filtrage est-il nécessaire ?

##6. Lire et interpréter une variable

### Lire les modalités

Regardons de nouveau la distribution de la variable `OA_REPAS`.

```{r, eval=FALSE}
table(ERFI_couple$OA_REPAS, useNA = "always")
```

À l’aide du dictionnaire : - Quel libellé est associé à chacun des codes
de la variable `OA_REPAS` ? - Associer les codes aux modalités -
Interpréter la variable

### Questions

- Quelle est la modalité la plus fréquente ?\
- Que signifie “moi” ?\
- Que représente la modalité `97`?\
- Peut-on conclure directement ?\
- Est-il surprenant d’observer cette modalité même après avoir restreint
  l’analyse aux couples ?

### Visualiser la variable

Après avoir lu les effectifs dans un tableau, on peut représenter la
distribution de `OA_REPAS` sous forme de graphique.

```{r, eval=FALSE}
#Visualiser la distribution de OA_REPAS
# Effectifs


# Pourcentage

```

### Questions

- Que gagne-t-on avec un graphique ?\
- Quelles limites conserve-t-il ?

### La modalité "Non concerné

On observe que la modalité `97` (“n’est pas concerné”) concerne
seulement 3 individus.

### Questions

- Est-ce beaucoup par rapport à l’effectif total ? 
- Que peut-on faire de ces individus dans l’analyse ? 
- Que ferait-on si cette modalité concernait une part beaucoup plus
  importante des individus ?

#### Appliquer un traitement

Appliquer un traitement à cette modalité et créer une nouvelle base :
`ERFI_couple_filtre`

```{r}
# Créer la base ERFI_couple_filtre



```

## 7. Croiser les variables

### Introduire la variable sexe

Construire le tableau croisant : - `OA_REPAS`\
- `MA_SEXE`

```{r}
# Tableau croisé en effectifs


#Tableau croisé en pourentage


```

### Questions

- Que change ce tableau ?\
- Les réponses diffrent-elles selon le sexe ?\
- Pourquoi ce croisement est-il indispensable ?\
- Quelles sont les limites du tableau ?

## 8. Recoder une variable

Objectif : transformer une réponse **relative** en réponse
**substantielle**

Qui prépare les repas ?

- plutôt femme\
- plutôt homme\
- partagé\
- autre personne

Créer la variable \`repas_genre\`\`.

```{r}
# Code pour construire la variable repas_genre



# Vérifier le résultat


# Visualiser le résultat

```

### Questions

- Quelle catégorie domine ?\
- La répartition est-elle équilibrée ?\
- Que montre ce graphique ?

### Discuter les choix de recodage

Le recodage précédent est une première solution possible.\
Mais ce choix n’est pas le seul possible. Quel autre type de recodage
est possible?

### Construire un second recodage

Construire repas_genre2 avec une autre logique de regroupement, associer
les modalités :

- `6` : toujours ou le plus souvent d’autres membres du ménage
- `7` : toujours ou le plus souvent quelqu’un ne faisant pas partie du
  ménage

à la catégorie « Partagé » (plutôt qu’à « Autre personne »).

```{r, eval=FALSE}
# Construction de la variable repas_genre2



# Vérifier le résultat


# Visualiser le résultat

```

### Comparer les recodages

On compare la distribution obtenue selon les deux variables

```{r, eval=FALSE}
# Recodage avec catégorie "Autre personne"

table(ERFI_couple$repas_genre)

round(
  prop.table(table(ERFI_couple$repas_genre)) * 100,
  1
)

# Recodage avec "Autre personne" comme situation neutre

table(ERFI_couple$repas_genre2)

round(
  prop.table(table(ERFI_couple$repas_genre2)) * 100,
  1
)

```

### Questions

- Les résultats changent-ils beaucoup ?\
- Pourquoi ?\
- Dans quel cas l’écart pourrait-il être plus important ?\
- Quel recodage vous semble le plus cohérent ?\
- Quel recodage vous semble le plus simple à interpréter ?

# EXERCICE 3 / Etendre l'analyse

> L’objectif est de vérifier si la modalité `97` apparaît aussi dans les
> autres variables de tâches.

## 1. Explorer l'ensemble des tâches domestiques

### Identifier les variables de tâches

On commence par créer la liste des variables correspondant aux tâches
domestiques.

```{r}
# Créer la liste des variables de tâches domestiques



```

### Observer les distributions

On regarde ensuite la distribution de chacune de ces variables.

```{r}
# Afficher la distribution de chaque variable de tâche domestique



```

### Questions

- La modalité `97` apparaît-elle pour toutes les tâches ?\
- Certaines tâches ont-elles davantage de personnes “non concernées” ?\
- À quoi cela peut-il correspondre concrètement ?\
- Pourquoi faut-il repérer ces modalités avant de comparer les tâches ?

## 2. Créer une base de travail sans les cas “non concernés”

### Identifier les individus concernés

Pour certaines analyses, on peut choisir de retirer les individus ayant
au moins une modalité `97` sur l’une des tâches étudiées. Cela permet de
travailler sur une base où toutes les tâches retenues concernent
effectivement les individus.

Mais cette décision doit être discutée et documentée.

```{r}
# Repérer les individus qui ont au moins une tâche codée 97


# Regarder combien d'individus sont concernés


```

### Construire une nouvelle base

Créer la base ERFI_couple_taches sans ces cas

```{r}
# Créer la base ERFI_couple_taches sans les individus ayant au moins une tâche codée 97



```

### Comparer avant / après filtrage

```{r}
# Comparer les effectifs avant et après le filtre



```

### Vérifier le résultat

```{r}
# Vérifier la distribution de chaque tâche après filtrage



```

### Questions

- Combien d’individus sont retirés ?
- Cette exclusion vous paraît-elle justifiée ?\
- Cette décision peut-elle influencer les résultats ?\
- Dans quel cas faudrait-il plutôt conserver ces individus dans une
  catégorie à part ?\
- Comment documenter ce choix ?

## 3. Comparez les individus conservés et exclus : âge, sexe, type de ménage.

Le filtrage que l’on vient d’effectuer n’est pas neutre. Il est donc
important de vérifier si les individus exclus sont différents des
autres.

On compare ici rapidement les individus :

- conservés (non_concerne_tache == 0)\
- exclus (non_concerne_tache \> 0)

### Comparer selon le sexe, le type de ménage et l'âge

```{r}
# Comparer selon le sexe 



# Comparer selon le type de ménage



# Comparer selon l'âge


```

### Questions

- Les individus exclus ont-ils le même profil que les individus
  conservés ?\
- Observe-t-on des différences selon le sexe ? le type de ménage ? l’âge
  ? 
- Le filtrage vous semble-t-il neutre… ou susceptible de biaiser
  l’analyse ?

## 4. Explorer l'âge des enquêté.es

### Résumer la variable âge

On observe maintenant l’âge des individus de la base
`ERFI_couple_taches`.

La variable utilisée est `MA_AGEM_rec`, qui indique l’âge de l’enquêté·e
au 31 décembre 2005.

```{r}
# Résumer la variable âge


# Visualiser la distribution de l'âge


```

### Questions

- Quel est l’âge minimum ?
- Quel est l’âge maximum ?
- Où se situe la médiane ?
- La population semble-t-elle plutôt homogène ou diversifiée ?

### Construire des classes d’âge

Créer la variable `age_cat` :

- `18-29 ans`\
- `30-44 ans`\
- `45-59 ans`\
- `60 ans et plus`

```{r}
# Construire la variable age_cat


# Vérifier la distribution


# Calculer les pourcentages


# Visualiser les classes d'âge

```

### Questions

- Quelle classe d’âge est la plus représentée ?\
- Les classes d’âge sont-elles équilibrées ?\
- Que gagne-t-on avec des classes ?\
- Que perd-on ?\
- Pourquoi l’âge peut-il être intéressant pour analyser la répartition
  des tâches domestiques ?

## 5. Recoder les tâches domestiques

### Construire des variables interprétables

On applique le même principe de recodage à toutes les tâches
domestiques.

Objectif : créer des variables indiquant si la tâche est réalisée :

- plutôt par une femme\
- plutôt par un homme\
- conjointement\
- par une autre personne

```{r}
# Construire des variables recodées pour toutes les tâches



```

### Vérifier les variables créées

```{r}
# Vérifier que les variables ont bien été créées


```

### Observer les distributions

```{r}
# Afficher les distributions en pourcentage pour chacune des tâches domestiques




```

### Questions

- La répartition est-elle la même pour toutes les tâches ?\
- Quelles tâches semblent les plus féminisées ?\
- Les plus masculinisées ?\
- Les plus partagées ?\
- Certaines tâches sont-elles plus souvent réalisées par une autre
  personne ?

## 6. Comparer deux tâches

### Préparation des repas

```{r}
# Distribution de la préparation des repas recodée



```

### Bricolage

```{r}
# Distribution du bricolage recodée



```

### Questions

- Le bricolage est-il réparti comme les repas ?  
- Que suggère cette comparaison ?\
- Peut-on déjà parler de division genrée des tâches ?  
- Quelles précautions faut-il garder avant de conclure ?

## 7. Construire un indicateur synthétique

Jusqu’ici, on a travaillé tâche par tâche.

On peut construire un indicateur synthétique qui résume la répartition
des tâches domestiques au niveau du couple.

L’idée est de transformer chaque tâche en score numérique, puis
d’additionner les scores.

### Principe du score

Codage proposé :

- `+1` : plutôt femme\
- `0` : partagée\
- `-1` : plutôt homme\
- `0` : autre personne

### Questions

- Que signifie un score positif ?\
- Que signifie un score négatif ?\
- Pourquoi coder “partagé” à 0 ?\
- Pourquoi coder “autre personne” à 0 ?\
- Ce choix vous semble-t-il discutable ?

### Transformer les variables en scores

```{r}
# Transformer les variables recodées en scores numériques



```

### Vérifier les variables de score

```{r}
# Vérifier que les variables de score ont bien été créées



```

### Construire le score total

```{r}
# Additionner les scores de toutes les tâches



```

### Explorer le score

```{r}
# Résumer le score


# Visualiser le score


```

### Questions

- Quelle est la valeur minimale du score ?  
- La valeur maximale ?\
- Le score est-il plutôt positif ou proche de 0 ?  
- Observe-t-on de la dispersion ?\
- Un score égal à 0 signifie-t-il forcément que toutes les tâches sont
  partagées ?

### Limites du score

Un même score peut correspondre à des situations très différentes.\
Par exemple, un score de `0` peut correspondre à :

- toutes les tâches sont partagées ;
- certaines tâches sont plutôt féminines et d’autres plutôt masculines ;
- certaines tâches sont réalisées par une autre personne.

### Questions

- Que permet ce score ?\
- Quelles informations sont perdues ?\
- Pourquoi garder une analyse tâche par tâche ?\
- Le score mesure t'il réellement l’égalité ?\
- Quels autres méthodes auraient ont pu être utilisées ?

## 8. Comparer les scores selon le groupe d'âge

La répartition des tâches varie t'elle selon le groupe d'âge (variable
`age_cat`) ?

### Comparer les scores moyens

```{r}
#On calcule ici la moyenne du score selon le groupe d'âge.


```

### Comparer les médianes

```{r}
#On calcule ici la médiane du score selon le groupe d'âge.


```

### Visualiser les distributions

```{r}
# Comparer les distributions avec un boxplot


```

### Questions

- Les scores diffèrent-ils selon l’âge ?\
- Les distributions sont-elles proches ?\
- Les groupes ont-ils des effectifs comparables ?\
- Peut-on conclure à une causalité ?
