Défi 9 - Capsule vidéo
STT-1100 Introduction à la science des données
Mission
Dans l’aventure 9, vous avez construit un modèle prédictif simple et examiné un jeu de données fictif où les taux d’admission varient selon certains groupes. Le défi consiste à communiquer clairement une analyse en capsule vidéo.
Vous devez utiliser le dépôt GitHub créé à partir du template STT-1100/aventure-9.
Choix du sujet
Choisissez une seule option.
Option A : modèle prédictif
- Présentez le modèle
IMSE ~ SFR + Nbre_Eleves. - Expliquez ce que signifient les coefficients.
- Comparez les valeurs prédites et les valeurs observées pour quelques écoles.
- Expliquez une limite importante du modèle, notamment les lignes où
Diffusion == "NON".
Option B : biais descriptif
- Présentez le jeu
eleves_fictifs.csv. - Comparez les taux d’admission selon
Sexe. - Ajoutez au moins une autre variable, par exemple
Acces_ressources,Langue_maternelleouNiveau_socio_economique. - Expliquez pourquoi une différence observée doit être interprétée avec prudence.
Livrable
Vous devez remettre une capsule vidéo de 180 secondes maximum.
Le dépôt doit contenir au choix :
- un fichier vidéo dans le dossier
video/; - ou un fichier
LIEN_VIDEO.mdcontenant un lien accessible vers la capsule, si le fichier est trop volumineux pour GitHub. - un court transcript ou des sous-titres synchronisés avec la capsule.
Votre dépôt doit aussi contenir les données fournies dans le template.
Structure attendue
Votre capsule doit inclure :
- une courte mise en contexte;
- une question d’analyse claire;
- une méthodologie brève;
- au moins un résultat visuel;
- une interprétation prudente;
- une recommandation ou une limite importante.
Critères d’évaluation
| Critère | Attente |
|---|---|
| Clarté | La question, les données et le résultat principal sont faciles à comprendre. |
| Exactitude | Les calculs ou le modèle correspondent aux variables utilisées. |
| Visualisation | Au moins un graphique ou tableau soutient l’argument. |
| Prudence | La capsule distingue une association, une prédiction et une conclusion causale. |
| Éthique | Les limites, les valeurs manquantes ou les biais possibles sont discutés. |
| Respect du format et accessibilité | La capsule dure 180 secondes maximum, le lien ou fichier est accessible et un transcript ou des sous-titres accompagne la vidéo. |
Conseils
- Préparez un plan avant d’enregistrer.
- Ne montrez pas trop de résultats.
- Expliquez un résultat important plutôt que plusieurs résultats trop rapidement.
- Évitez de dire qu’un modèle est juste parce qu’il produit une prédiction.
- Terminez par une recommandation concrète et prudente.
Ressources
- Mine Cetinkaya-Rundel et Johanna Hardin, 2024, Introduction to Modern Statistics, chapitre 7 : https://openintrostat.github.io/ims/model-slr
- Mine Cetinkaya-Rundel et Johanna Hardin, 2024, Introduction to Modern Statistics, chapitre 8 : https://openintrostat.github.io/ims/model-mlr
- Documentation R de
lm(): https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/lm.html - Documentation R de
predict.lm(): https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/predict.lm.html