* Pierre Desmet 2012 ;

* http://www.tns-sofres.com/etudes/consumer/231107_distrivision.pdf;

title1 "Cas Credoc données 2007 - DONNEES FICTIVES";

title3 "";

 

footnote1 "Analyse des données";

footnote2 "" ;

 

data in;

 length modalite $ 16 ;

 

 input modalite $ x1-x22 ;

Label       X1    ="dispositon à domicile d'au moins une ligne fixe"

            X2    ="Téléphone par internet (boitier) "

            X3    ="Disposition téléphone mobile"

            X4    ="Possession micro-ordinateur"

            X5    ="Aucun accés internet"

            X6    ="Connection internet à domicile"

            X7    ="Utilisation d'Internet en mobilité au cours des 12 derniers mois"

            X8    ="Accès télévision par le cable"

            X9    ="Accès télévision par le satellite"

            X10   ="Utilisation d'un GPS dans les 12 mois"

            X11   ="Envoie des sms"

            X12   ="Ecoute de la musique sur le téléphone"

            X13   ="Utilisation quotidienne d'un micro-ordinateur à domicile"

            X14   ="Internaute"

            X15   ="connexion quotidienne à Internet"

            X16   ="Achat par internet 12 derniers mois"

            X17   ="Souhaiteriez vous avoir la possibilité d'interdire au site visité de communiquer vos traces à des partenaires"

            X18   ="Frein à l'utilisation d'Internet : Trop cher"

            X19   ="Frein à l'utilisation d'Internet : Protection des données"

            X20   ="Frein à l'utilisation d'Internet : Trop compliqué"

            X21   ="Connexion haut débit à domicile"

            X22   ="Téléchargement sur mobile";

cards ;

S_Homme 81 29 77 68 26 56 20 12 29 17 66 18 44 65 45 36 80 15 24 14 52 10

S_Femme 86 27 74 64 32 54 13 13 25 11 72 14 37 59 37 31 81 13 21 19 50 12

A_12 84 38 78 83 5 72 30 17 36 7 98 54 61 93 55 23 68 19 24 6 68 37

A_18 69 36 96 79 14 64 38 14 18 14 96 38 64 84 58 47 71 15 26 8 61 22

A_25 74 39 90 79 15 67 21 10 24 19 82 12 55 79 57 53 82 18 26 8 63 10

A_40 86 28 77 73 22 62 11 12 31 19 55 4 35 62 40 34 90 12 27 16 56 4

A_60 97 16 62 48 50 40 7 14 30 9 33 4 23 33 20 16 83 11 13 30 36 3

A_70 97 3 33 17 83 11 1 12 20 3 10 1 6 9 5 3 89 7 9 39 9 1

F_1 77 17 62 38 55 29 15 11 14 8 67 12 27 41 27 21 83 15 18 24 27 9

F_2 84 20 72 55 40 45 14 13 25 14 52 11 31 49 32 25 83 11 19 22 40 7

F_3 85 31 80 78 17 64 17 14 29 15 73 13 44 70 45 42 86 14 25 12 60 9

F_4 86 37 86 85 11 73 18 10 32 19 80 22 56 79 56 44 77 12 25 10 68 15

F_5 86 45 80 85 9 76 24 15 37 14 81 26 53 84 54 42 75 19 29 11 72 18

D_Sans  85 10 51 31 66 23 4 10 23 4 44 9 10 21 11 9 78 14 11 37 20 6

D_Bepc 80 26 76 62 33 52 13 12 28 14 65 13 32 55 32 27 79 16 22 17 47 11

D_Bac 2 34 87 81 14 65 22 13 30 21 73 14 54 75 52 49 82 12 28 8 60 9

D_Supérieur 88 41 88 89 7 79 26 13 22 23 78 11 66 90 72 61 88 9 31 6 74 6

D_Scolaire 84 38 78 83 5 72 30 17 36 7 98 54 61 93 55 23 68 19 24 6 68 37

P_Indépend 87 29 77 64 27 58 15 8 41 28 54 10 32 62 31 26 82 6 26 10 53 5

P_Cadre 88 49 92 91 2 81 28 17 21 34 71 5 74 96 87 71 90 8 33 8 77 6

P_ProfInter 87 39 88 90 4 77 20 11 32 22 75 8 59 87 66 59 87 8 31 4 73 5

P_Employé 79 35 88 75 18 65 16 12 26 18 77 14 44 74 46 45 85 18 26 11 61 12

P_Ouvrier 68 24 78 62 32 47 15 10 22 9 73 15 30 53 30 25 78 22 22 17 42 12

P_Foyer 81 17 63 50 50 40 5 12 20 8 53 7 24 34 22 20 78 14 17 30 37 5

P_Retraité 96 9 47 33 66 25 4 13 26 7 20 2 15 22 13 10 85 9 11 34 21 1

P_Scolaire 81 38 86 84 6 72 35 15 30 9 97 45 65 92 58 34 69 17 27 6 68 28

R_<900E 72 18 68 41 54 26 16 11 16 6 69 13 31 42 23 21 81 18 19 23 24 9

R_9_1500E 74 17 67 43 51 33 17 14 19 7 68 19 24 43 24 18 77 21 15 24 31 14

R_15_2300E 80 26 76 68 27 54 14 10 25 11 75 17 38 60 37 29 77 15 21 18 48 12

R_23_3100E 88 35 79 78 16 68 14 11 31 19 69 12 46 72 49 42 85 11 27 14 62 12

R_>3100E 93 42 86 92 5 84 23 17 37 25 69 12 63 87 67 60 84 8 31 7 80 8

L_2000 89 22 68 63 33 51 13 2 40 13 66 13 34 55 33 28 81 13 20 17 44 12

L_2_20000 84 28 70 63 32 51 16 7 34 14 65 17 38 58 39 31 80 14 24 20 47 12

L_20_100000 80 26 76 61 33 49 18 12 28 13 70 13 36 58 37 30 81 16 20 18 47 11

L_>100000 80 29 79 68 27 57 17 22 17 14 73 16 46 66 47 37 83 15 23 15 54 12

L_P 84 38 84 75 21 68 23 18 13 17 68 22 49 72 50 41 77 10 27 13 65 9

;

/* Lignes

S_H         Sexe  Homme

S_F         Sexe  Femme

A_12  Age   12-17 ans

A_18  Age   18-24 ans

A_25  Age   25-39 ans

A_40  Age   40-59 ans

A_60  Age   60-69 ans

A_70  Age   70 ans et plus

F_1         Foyer Un

F_2         Foyer Deux

F_3         Foyer Trois

F_4         Foyer Quatre

F_5         Foyer Cinq et plus

D_0         Diplôme     Aucun, CEP

D_1         Diplôme     Bepc

D_2         Diplôme     Bac

D_3         Diplôme     Dip supérieur

D_N         Diplôme     élève (12-17)

P_I         Profession  Indépendant

P_C         Profession  Cadre supérieur

P_PI  Profession  Prof intermédiaire

P_E         Profession  Employé

P_O         Profession  Ouvrier

P_F         Profession  Reste au foyer

P_R         Profession  Retraité

P_S         Profession  Elève-étudiant

R_09  Revenus mensuels  inf 900 €

R_15  Revenus mensuels  900-1500 €

R_23  Revenus mensuels  1500-2300 €

R_31  Revenus mensuels  2300-3100 €

R_M         Revenus mensuels  > 3100 €

L_1         Lieu résidence    < de 2000 hab

L_2         Lieu résidence    2000 à 20,000 hab

L_3         Lieu résidence    20,000 à 100,000 hab

L_4         Lieu résidence    > 100,000 hab

L_P         Lieu résidence    Paris et Agglo parisienne

 */

 

ODS graphics on ;

proc print data=in ;

run

proc corr data=in cov ;

      var x1-x22 ;

run ;

proc factor data=in corr out=data_fact

      MSA scree

      method=prin

      nfactors= 5

      rotate = varimax;

      var x1-x16;

 run;

proc print data=data_fact ;

 run;

 

%Macro GraphiqueC (data=&data, text=&text, filtre=&filtre, x=&x , y=&y , xl=&xl, YL=&yl, titre=&titre);

title3 &titre; data tab1;SET &data;KEEP X Y XSYS YSYS TEXT SIZE; &filtre;

text=&text; X=&X; Y=&Y; SIZE=1;  XSYS='2'; YSYS='2';LABEL Y=&YL X=&XL; run;

proc gplot data=tab1; plot Y*X=1 / ANNOTATE=tab1 HREF=0 VREF=0; run;

%Mend  GraphiqueC ;

 

%graphiqueC (data=data_fact, text=modalite, filtre=* Sans filtre ,

                        x=Factor1, Y=Factor2, XL="Axe 1", YL = "Axe 2", Titre= "Plan factoriel global");

%graphiqueC (data=data_fact, text=modalite, filtre= where modalite contains "A_" ,

                        x=Factor1, Y=Factor2, XL="Axe 1", YL = "Axe 2", Titre= "Plan factoriel Age");

%graphiqueC (data=data_fact, text=modalite, filtre= where modalite contains "P_" ,

                        x=Factor1, Y=Factor2, XL="Axe 1", YL = "Axe 2", Titre= "Plan factoriel Profession");

%graphiqueC (data=data_fact, text=modalite, filtre= where modalite contains "R_" ,

                        x=Factor1, Y=Factor2, XL="Axe 1", YL = "Axe 2", Titre= "Plan factoriel Revenu");

%graphiqueC (data=data_fact, text=modalite, filtre= where modalite contains "D_" ,

                        x=Factor1, Y=Factor2, XL="Axe 1", YL = "Axe 2", Titre= "Plan factoriel Diplôme");

%graphiqueC (data=data_fact, text=modalite, filtre= where modalite contains "L_" ,

                        x=Factor1, Y=Factor2, XL="Axe 1", YL = "Axe 2", Titre= "Plan factoriel Résidence");

 

 

title3 "cercle des  corrélations : ajustement meilleur si la variable est proche du cercle";

PROC CORR DATA=data_fact OUTP=tab2 ;

 VAR factor1 factor2;

 WITH x1-x22;

RUN;

PROC PRINT DATA=tab2 ; RUN ;

 

%graphiqueC (data=tab2, text=_name_, filtre= where _Type_='CORR' ,

                        x=Factor1, Y=Factor2, XL="Axe 1", YL = "Axe 2", Titre= "Plan factoriel Variables");

 

* individus supplémentaires voir

http://www.stat.ucl.ac.be/cours/stat2430/documents/manuels_logiciels/Manuel_SAS_francais.pdf ;