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Retour à la leçonLeçon 4 sur 8L'adaptation est une séquence, non un score

76,3 % signalés par un, 3,4 % par les quatre

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  1. Diapositive 1 / 20

    Ce que couvre cette leçon

    • Quatre réponses à une question
    • Le recouvrement
    • Pourquoi ils divergent, par ordre d'importance
    • Ce qu'il ne faut pas en faire
    • Que faire à la place
    • La règle sur laquelle ce cours est bâti
    • La suite
    Notes du présentateur
    Quatre instruments sur les mêmes 1 955 ménages donnent des prévalences de 7,4 %, 42,9 %, 51,0 % et 48,2 %. L'union vaut 76,3 % et l'intersection 3,4 %. Tout le reste de ce cours part de cet écart.
  2. Diapositive 2 / 20

    Quatre réponses à une question — En Python

    import pandas as pd
    
    survey = pd.read_csv("food-security-survey-2024.v1.csv")
    coping = pd.read_csv("livelihood-coping-2024.v1.csv")
    data = survey.merge(coping, on="household_id", how="inner", suffixes=("", "_lcs"))
    
    flags = pd.DataFrame({
        "poor_consumption": fcs <= 28,          # FCS on the 28/42 set
        "hunger": hhs >= 2,                     # HHS moderate or severe
        "high_coping": rcsi >= 19,              # rCSI at or above the median
        "crisis_strategies": severity.isin(["crisis", "emergency"]),
    })
    flags = flags.dropna()
    print(f"analysable on all four: {len(flags)} of {len(survey)}")
    print((flags.mean() * 100).round(1))
    Notes du présentateur
    Chaque instrument des deux dernières leçons prétend identifier les ménages en insécurité alimentaire. Posez-les sur les mêmes ménages et comptez.
  3. Diapositive 3 / 20

    Quatre réponses à une question — En R

    library(dplyr)
    
    flags |> summarise(across(everything(), ~ mean(.x)), n = n())
  4. Diapositive 4 / 20

    Quatre réponses à une question

    InstrumentMénages signalésPart
    Consommation alimentaire pauvre1447,4 %
    Faim modérée ou sévère83942,9 %
    Indice de survie élevé99751,0 %
    Stratégies de crise ou d'urgence94348,2 %
  5. Diapositive 5 / 20

    Quatre réponses à une question

    • Un rapport de un à sept sur les mêmes 1 955 ménages — Ce ne sont pas quatre estimations d'une même quantité séparées…
    Notes du présentateur
    Un rapport de un à sept sur les mêmes 1 955 ménages. Ce ne sont pas quatre estimations d'une même quantité séparées par de l'erreur d'échantillonnage. Ce sont quatre quantités différentes, chacune correctement mesurée.
  6. Diapositive 6 / 20

    Le recouvrement — En Python

    count = flags.sum(axis=1)
    print(count.value_counts().sort_index())
    print(f"any: {(count >= 1).mean():.1%}   all four: {(count == 4).mean():.1%}")
  7. Diapositive 7 / 20

    Le recouvrement — En R

    flags |> mutate(n_flags = rowSums(across(everything()))) |> count(n_flags)
  8. Diapositive 8 / 20

    Le recouvrement

    Signalés parMénagesPart
    Aucun des quatre46423,7 %
    Un59130,2 %
    Deux43422,2 %
    Trois40020,5 %
    Les quatre663,4 %
  9. Diapositive 9 / 20

    Le recouvrement

    • 76,3 % des ménages sont signalés par au moins un instrument et 3,4 % par les quatre — Les deux nombres sont des…
    Notes du présentateur
    76,3 % des ménages sont signalés par au moins un instrument et 3,4 % par les quatre. Les deux nombres sont des réponses défendables à « combien de ménages sont en insécurité alimentaire », et ils sont séparés d'un facteur vingt-deux. C'est le tableau le plus important du cours. Tout ce qui suit — le tableau de preuves, la règle de convergence, le groupe de travail — existe parce que ce tableau a cette allure.
  10. Diapositive 10 / 20

    Pourquoi ils divergent, par ordre d'importance

    • Ils mesurent des moments différents d'un même processus — L'adaptation précède la consommation
    • Ils n'ont pas la même sensibilité — Le SCA à 7,4 % est de loin l'instrument le moins sensible ici, parce que son seuil…
    • Certains portent sur un comportement et d'autres sur un vécu — L'ICSR et le module d'adaptation demandent ce qu'un…
    Notes du présentateur
    Ils mesurent des moments différents d'un même processus. L'adaptation précède la consommation. Un ménage vend ses chèvres en juin et mange encore en juillet, si bien que le module d'adaptation le signale et le SCA non. Ne lire que la consommation, c'est voir la crise avec environ quatre mois de retard. Ils n'ont pas la même sensibilité. Le SCA à 7,4 % est de loin l'instrument le moins sensible ici, parce que son seuil a été écrit pour repérer une privation alimentaire sévère et non un stress. Ce n'est pas un défaut — c'est ce qui fait d'un SCA pauvre un signal fort quand il apparaît. Certains portent sur un comportement et d'autres sur un vécu. L'ICSR et le module d'adaptation demandent ce qu'un ménage a fait ; l'échelle de la faim ce qu'il a subi. Un ménage qui a des ressources s'adapte sans avoir faim ; un ménage sans ressources a faim sans s'adapter, parce qu'il n'y a plus rien à vendre.
  11. Diapositive 11 / 20

    Pourquoi ils divergent, par ordre d'importance — En Python

    nothing_left = flags["hunger"] & ~flags["crisis_strategies"]
    print(f"hungry, no crisis strategies: {nothing_left.sum()} households")
  12. Diapositive 12 / 20

    Pourquoi ils divergent, par ordre d'importance — En R

    flags |> filter(hunger, !crisis_strategies) |> nrow()
  13. Diapositive 13 / 20

    Pourquoi ils divergent, par ordre d'importance

    • 282 ménages ont faim et n'emploient aucune stratégie de crise ou d'urgence — C'est le groupe qu'une analyse limitée à…
    Notes du présentateur
    282 ménages ont faim et n'emploient aucune stratégie de crise ou d'urgence. C'est le groupe qu'une analyse limitée à l'adaptation perd, et c'est le groupe le plus avancé dans la dégradation.
  14. Diapositive 14 / 20

    Ce qu'il ne faut pas en faire

    • Les moyenner en un score composite — Il n'existe pas de pondération défendable, les instruments sont sur des échelles…
    • Choisir celui qui donne le nombre attendu — Cela arrive plus souvent que le précédent et se voit moins, parce que…
    • Prendre l'intersection par prudence — 3,4 % est l'estimation la plus prudente et elle exclut les 400 ménages signalés…
    Notes du présentateur
    Trois réparations qui paraissent toutes fondées. Les moyenner en un score composite. Il n'existe pas de pondération défendable, les instruments sont sur des échelles différentes, et un ménage à 7,4 % sur l'un et 51 % sur l'autre n'est pas « à 29 % ». Des indices composites de sécurité alimentaire existent et chacun d'eux enterre le désaccord au lieu de le résoudre. Choisir celui qui donne le nombre attendu. Cela arrive plus souvent que le précédent et se voit moins, parce que chaque choix pris isolément est défendable. Choisissez l'instrument avant de le calculer, sur la question posée, et notez le choix. Prendre l'intersection par prudence. 3,4 % est l'estimation la plus prudente et elle exclut les 400 ménages signalés par trois instruments sur quatre. Être prudent sur une caseload n'est pas de la prudence ; c'est la décision de servir moins de monde, et elle doit être prise comme telle.
  15. Diapositive 15 / 20

    Que faire à la place

    • Rapportez les quatre, avec ce à quoi chacun sert
    Notes du présentateur
    Rapportez les quatre, avec ce à quoi chacun sert.
  16. Diapositive 16 / 20

    Que faire à la place — Exemple

    Food security indicators, lean season 2024, 1,955 households
    
      Poor food consumption (FCS ≤28)          7.4%   severe dietary deprivation
      Moderate or severe hunger (HHS ≥2)      42.9%   experienced deprivation
      High coping (rCSI ≥19)                  51.0%   consumption-based coping
      Crisis or emergency strategies (LCS)    48.2%   asset depletion
    
      Flagged by at least one                 76.3%
      Flagged by all four                      3.4%
    
      These are four different quantities, not four estimates of one. The
      spread between them is the finding: coping and asset depletion are
      widespread while severe dietary deprivation is not yet, which is the
      profile of a population early in a deterioration rather than late in one.
  17. Diapositive 17 / 20

    Que faire à la place

    • La dernière phrase est l'analyse — Le motif d'ensemble — adaptation élevée, épuisement d'actifs élevé, déficit…
    Notes du présentateur
    La dernière phrase est l'analyse. Le motif d'ensemble — adaptation élevée, épuisement d'actifs élevé, déficit alimentaire sévère faible — est un diagnostic, et il n'est disponible que parce que les quatre divergent. Un composite unique aurait produit un nombre et aucun diagnostic.
  18. Diapositive 18 / 20

    La règle sur laquelle ce cours est bâti

    • La convergence des indices signifie qu'un accord entre instruments indépendants augmente la confiance, et qu'un désaccord est une information plutôt qu'une erreur
    Notes du présentateur
    La convergence des indices signifie qu'un accord entre instruments indépendants augmente la confiance, et qu'un désaccord est une information plutôt qu'une erreur. Là où trois instruments s'accordent et un diverge, demandez ce que le quatrième mesure et que les autres ne mesurent pas, avant de décider qu'il a tort. Dans cette population l'intrus est le SCA, et ce qu'il mesure et que les autres ne mesurent pas est la sévérité — le désaccord dit donc que la dégradation n'a pas encore atteint les régimes, ce qui est un constat sur le calendrier et un argument pour agir maintenant.
  19. Diapositive 19 / 20

    La suite

    • Tout ce qui précède est ce que les ménages ont déclaré sur eux-mêmes.
    Notes du présentateur
    Tout ce qui précède est ce que les ménages ont déclaré sur eux-mêmes. L'unité suivante porte sur le marché où ils achètent — une ligne de preuve indépendante qui ne dépend du souvenir de personne, et qui se trouve expliquer le calendrier des quatre indicateurs.
  20. Diapositive 20 / 20

    La suite

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