Projet de données manquantes

IMPORTATION DES LIBRAIRIES

library(readxl)
library(stargazer)

Please cite as: 

 Hlavac, Marek (2022). stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables.

 R package version 5.2.3. https://CRAN.R-project.org/package=stargazer 

library(visdat)
library(gridExtra)
library(ggplot2)
library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tibble    3.2.1
✔ purrr     1.0.2     ✔ tidyr     1.3.1

── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::combine() masks gridExtra::combine()
✖ dplyr::filter()  masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()     masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(ggmap)

ℹ Google's Terms of Service: <https://mapsplatform.google.com>
  Stadia Maps' Terms of Service: <https://stadiamaps.com/terms-of-service/>
  OpenStreetMap's Tile Usage Policy: <https://operations.osmfoundation.org/policies/tiles/>
ℹ Please cite ggmap if you use it! Use `citation("ggmap")` for details.

library(prettyR)
library(forcats) # pour gérer les facteurs
library(vcd) # pour les mesures d'association entre variables QL

Le chargement a nécessité le package : grid

library(RColorBrewer) # pour les couleurs des graphiques
library(stargazer)
library(knitr) # design du tableau
library(VIM)

Le chargement a nécessité le package : colorspace
VIM is ready to use.

Suggestions and bug-reports can be submitted at: https://github.com/statistikat/VIM/issues

Attachement du package : 'VIM'

L'objet suivant est masqué depuis 'package:datasets':

    sleep

library(mice)

Attachement du package : 'mice'

L'objet suivant est masqué depuis 'package:stats':

    filter

Les objets suivants sont masqués depuis 'package:base':

    cbind, rbind

library(kableExtra)

Attachement du package : 'kableExtra'

L'objet suivant est masqué depuis 'package:dplyr':

    group_rows

IMPORTATION DES DONNÉES

chemin_fichier <- "C:/Users/Le Bolloch Amandine/Documents/MEDAS/Stat_fevrier_R/Donnees.xlsx"

donnees <- read_excel(chemin_fichier)

New names:
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...136`
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...137`
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...138`
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...139`
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...140`
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...141`
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...142`
• `voeuhonoréRejeté` -> `voeuhonoréRejeté...143`

Visualisation du jeu de données

kable(head(donnees), format = "markdown")

Genre	Âge	Étab	Spétermgén1	Spétermgén2	Spétermgén3	SériTermTechno	Choix1Parcoursup	Choix2Parcoursup	Choix3Parcoursup	Choix4Parcoursup	Choix5Parcoursup	Choix6Parcoursup	MétierPère	MétierMère	MétierRepréLégal	RessourcesEtab	RessourcesONISEP	RessourcesInsta	RessourcesTiktok	RessourcesRésSoc	RessourcesAucun	RessourcesProLycée	RessourcesProSup	RessourcesProLycSup	RessourcesProAucun	Ressources2PP	Ressources2PsyEN	Ressources2ONISEP	Ressources2Résosoc	Ressources2Parents	Ressources2Étudiants	Ressources2etabsup	Ressources2Aucun	ConnaiPIAAction	ConnaiAmbSup	ConnaiRéoSup	ConnaiRefRéoSup	ConnaiRefRéoSupconnu	AccompFonctSup	ProjectionSup	CapaciteConstrucProjet	RefParentOrient	PCB1	PCB2	PCB3	PCB4	PCB5	PCB6	PCB7	PCB8	PCB9	PCB10	PCB11	PCB12	PCB13	PCB14	PCB15	MoiSco1	MoiSco2	MoiSco3	MoiSco4	MoiSco5	MoiSco6	MoiSco7	MoiSco8	MoiSco9	MoiSco10	MoiCla1	MoiCla2	MoiCla3	MoiCla4	MoiCla5	MoiEq1	MoiEq2	MoiEq3	EnsConseil1	EnsInteret2	EnsConnai3	PsyENavis1	PsyENvex2	PsyENnovex3	EtabIsol1	EtbaRejet2	EtabAmi3	EtabVio4	EtabRack5	EtabHarc6	EtabIns7	BesEle1	BesEle2	BesEle3	IV1	IV2	IV3	IV4	IV5	IV6	IV7	IV8	IV9	IV10	IV11	IV12	IV13	IV14	IV15	IV16	IV17	IV18	IV19	IV20	IV21	IV22	IV23	IV24	IV25	SANPHY1	SANPHY2	SANPHY3	SANPSY1	SANPSY2	SANPLA1	SANPLA2	SANPLA3	SANPLA4	SENTLIB1	SENTLIB2	SENTLIB3	SENTLIB4	SENTLIB5	SENTLIB6	SériTermGéné	formationsup	annéesup	voeuhonoréRejeté…136	voeuhonoréRejeté…137	voeuhonoréRejeté…138	voeuhonoréRejeté…139	voeuhonoréRejeté…140	voeuhonoréRejeté…141	voeuhonoréRejeté…142	voeuhonoréRejeté…143
2	18	Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre	Mathématiques	Sciences Économiques et Sociales	NA	NA	BUT “Bachelors Universitaires de Technologie”	Licence	NA	NA	NA	NA	Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, employés administratifs, employés de commerce…	Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des écoles, enseignants non agrégés, éducateurs, moniteurs, secrétaire…	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d’orientation ?	NA	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	Non	Oui	Non	Incertain	NA	3	2	2	Avec les deux, peu importe	5	5	3	5	5	1	3	2	1	1	1	1	1	1	1	3	5	5	4	3	1	3	2	2	1	4	4	4	4	3	NA	NA	NA	3	2	2	5	NA	5	1	1	1	1	1	1	1	5	1	2	3	4	4	3	3	3	3	5	3	5	5	4	5	5	5	4	1	3	3	3	5	5	2	5	5	5	5	3	3	1	1	1	4	1	5	5	1	1	1	3	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1	18	Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre	Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques	Sciences Économiques et Sociales	Humanités, Littérature et Philosophie	NA	BTS ou BTSA “Brevet Technique Supérieur” ou “Brevet Technique Supérieur Agricole”	BTS ou BTSA “Brevet Technique Supérieur” ou “Brevet Technique Supérieur Agricole”	BTS ou BTSA “Brevet Technique Supérieur” ou “Brevet Technique Supérieur Agricole”	NA	NA	NA	Artisans, commerçants, chefs d’entreprise	Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des écoles, enseignants non agrégés, éducateurs, moniteurs, secrétaire…	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d’orientation ?	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	Oui	NA	Oui	Non	NA	5	5	5	Avec les deux, peu importe	5	5	5	5	5	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	5	5	5	3	3	2	2	1	1	1	3	3	3	3	3	NA	NA	NA	5	5	5	NA	NA	NA	1	1	1	1	1	1	1	5	1	1	4	5	5	1	5	5	5	5	5	5	3	1	3	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	5	5	5	5	5	5	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	17	Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre	Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques	Humanités, Littérature et Philosophie	Langues, Littératures et Cultures Étrangères	NA	BUT “Bachelors Universitaires de Technologie”	Licence	CPGE “classes préparatoires aux grandes écoles”	NA	NA	NA	Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des écoles, enseignants non agrégés, éducateurs, moniteurs, secrétaire…	Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, employés administratifs, employés de commerce…	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	NA	NA	NA	2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d’orientation ?	NA	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	NA	NA	Oui	Non	Incertain	Incertain	NA	2	2	4	Avec les deux, peu importe	4	3	4	4	3	1	1	3	1	3	4	4	5	4	3	4	3	3	1	2	3	3	1	2	2	4	4	4	3	2	NA	NA	NA	3	3	3	2	2	2	2	2	4	5	4	5	5	5	1	2	4	4	1	4	4	4	4	3	4	4	3	3	3	3	3	4	2	4	4	5	3	3	1	3	5	2	4	4	1	4	4	3	4	3	4	4	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	18	Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre	Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques	Langues, Littératures et Cultures Étrangères	Humanités, Littérature et Philosophie	NA	Licence	Licence	Licence	NA	NA	NA	Cadres et professions intellectuelles supérieures : enseignants du supérieurs ou agrégés, scientifiques, cadres supérieurs, ingénieurs, professions artistiques, professions libérales	Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, employés administratifs, employés de commerce…	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	Oui	Non	Non	Oui	NA	1	3	4	Avec les deux, peu importe	3	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	3	3	4	1	1	NA	NA	NA	1	4	2	1	1	1	2	5	2	1	1	1	5	5	1	5	5	5	5	1	1	5	4	5	4	2	1	1	1	1	1	3	1	1	1	5	5	4	4	3	2	1	5	1	5	1	4	4	4	1	5	5	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	17	Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre	Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques	Sciences Économiques et Sociales	Littérature, Langues et Cultures de l’Antiquité	NA	CPGE “classes préparatoires aux grandes écoles”	Licence	BUT “Bachelors Universitaires de Technologie”	NA	NA	NA	Artisans, commerçants, chefs d’entreprise	N’exerce pas actuellement	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d’orientation ?	NA	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	Oui	Non	Non	Non	NA	4	3	3	Avec les deux, peu importe	5	5	1	3	3	2	1	1	1	3	1	1	1	1	1	4	4	5	3	3	2	3	1	3	3	3	4	3	2	2	NA	NA	NA	4	5	5	1	1	1	3	1	3	1	1	1	1	5	NA	NA	4	4	5	1	5	5	5	5	5	5	2	2	1	2	3	5	1	2	3	4	2	3	3	4	4	3	4	1	3	4	2	1	4	5	4	4	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	17	Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre	Sciences de la vie et de la Terre	Physique Chimie	Mathématiques	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	Cadres et professions intellectuelles supérieures : enseignants du supérieurs ou agrégés, scientifiques, cadres supérieurs, ingénieurs, professions artistiques, professions libérales	Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des écoles, enseignants non agrégés, éducateurs, moniteurs, secrétaire…	NA	NA	1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d’orientation ?	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	NA	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	3. Quelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles.	NA	Non	Non	Incertain	Non	NA	2	4	4	Avec les deux, peu importe	5	4	2	4	3	3	1	1	1	1	1	1	1	1	1	5	5	4	4	3	NA	3	3	3	3	2	2	3	3	3	NA	NA	NA	2	3	3	NA	NA	NA	3	1	2	1	1	1	1	5	1	5	5	5	5	5	4	5	4	5	5	4	2	1	2	2	1	3	1	1	1	3	1	3	2	3	4	3	3	4	5	4	5	5	5	5	5	5	1	1	1	1	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

Analyse du type des données

str(donnees)

tibble [304 × 143] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ Genre                 : chr [1:304] "2" "1" "2" "2" ...
 $ Âge                   : num [1:304] 18 18 17 18 17 17 17 17 18 18 ...
 $ Étab                  : chr [1:304] "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" ...
 $ Spétermgén1           : chr [1:304] "Mathématiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" ...
 $ Spétermgén2           : chr [1:304] "Sciences Économiques et Sociales" "Sciences Économiques et Sociales" "Humanités, Littérature et Philosophie" "Langues, Littératures et Cultures Étrangères" ...
 $ Spétermgén3           : chr [1:304] NA "Humanités, Littérature et Philosophie" "Langues, Littératures et Cultures Étrangères" "Humanités, Littérature et Philosophie" ...
 $ SériTermTechno        : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix1Parcoursup      : chr [1:304] "BUT \"Bachelors Universitaires de Technologie\"" "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "BUT \"Bachelors Universitaires de Technologie\"" "Licence" ...
 $ Choix2Parcoursup      : chr [1:304] "Licence" "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "Licence" "Licence" ...
 $ Choix3Parcoursup      : chr [1:304] NA "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "CPGE \"classes préparatoires aux grandes écoles\"" "Licence" ...
 $ Choix4Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix5Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix6Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ MétierPère            : chr [1:304] "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ "Artisans, commerçants, chefs d'entreprise" "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Cadres et professions intellectuelles supérieures : enseignants du supérieurs ou agrégés, scientifiques, cadres"| __truncated__ ...
 $ MétierMère            : chr [1:304] "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ ...
 $ MétierRepréLégal      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesEtab        : chr [1:304] "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesONISEP      : chr [1:304] NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" NA ...
 $ RessourcesInsta       : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesTiktok      : chr [1:304] NA NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesRésSoc      : chr [1:304] NA NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesAucun       : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProLycée    : chr [1:304] NA NA "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" NA ...
 $   RessourcesProSup    : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProLycSup   : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProAucun    : chr [1:304] "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" NA NA ...
 $ Ressources2PP         : chr [1:304] NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2PsyEN      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Ressources2ONISEP     : chr [1:304] NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2Résosoc    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2Parents    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2Étudiants  : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2etabsup    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2Aucun      : chr [1:304] NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA ...
 $ ConnaiPIAAction       : chr [1:304] "Non" "Oui" "Oui" "Oui" ...
 $ ConnaiAmbSup          : chr [1:304] "Oui" NA "Non" "Non" ...
 $ ConnaiRéoSup          : chr [1:304] "Non" "Oui" "Incertain" "Non" ...
 $ ConnaiRefRéoSup       : chr [1:304] "Incertain" "Non" "Incertain" "Oui" ...
 $ ConnaiRefRéoSupconnu  : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ AccompFonctSup        : num [1:304] 3 5 2 1 4 2 5 4 3 3 ...
 $ ProjectionSup         : num [1:304] 2 5 2 3 3 4 4 5 3 3 ...
 $ CapaciteConstrucProjet: num [1:304] 2 5 4 4 3 4 4 3 4 4 ...
 $ RefParentOrient       : chr [1:304] "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" ...
 $ PCB1                  : num [1:304] 5 5 4 3 5 5 3 5 5 5 ...
 $ PCB2                  : num [1:304] 5 5 3 3 5 4 2 5 5 5 ...
 $ PCB3                  : num [1:304] 3 5 4 1 1 2 2 5 1 2 ...
 $ PCB4                  : num [1:304] 5 5 4 1 3 4 5 5 4 5 ...
 $ PCB5                  : num [1:304] 5 5 3 1 3 3 4 5 NA 4 ...
 $ PCB6                  : num [1:304] 1 1 1 1 2 3 2 1 1 4 ...
 $ PCB7                  : num [1:304] 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 ...
 $ PCB8                  : num [1:304] 2 1 3 1 1 1 2 1 1 3 ...
 $ PCB9                  : num [1:304] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ PCB10                 : num [1:304] 1 1 3 1 3 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB11                 : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB12                 : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB13                 : num [1:304] 1 1 5 3 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB14                 : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ PCB15                 : num [1:304] 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ MoiSco1               : num [1:304] 3 5 4 1 4 5 4 5 5 2 ...
 $ MoiSco2               : num [1:304] 5 5 3 1 4 5 5 3 5 2 ...
 $ MoiSco3               : num [1:304] 5 5 3 1 5 4 4 5 4 2 ...
 $ MoiSco4               : num [1:304] 4 3 1 1 3 4 5 5 3 4 ...
 $ MoiSco5               : num [1:304] 3 3 2 1 3 3 5 5 2 3 ...
 $ MoiSco6               : num [1:304] 1 2 3 1 2 NA 4 5 2 NA ...
 $ MoiSco7               : num [1:304] 3 2 3 1 3 3 5 5 3 2 ...
 $ MoiSco8               : num [1:304] 2 1 1 1 1 3 4 3 1 2 ...
 $ MoiSco9               : num [1:304] 2 1 2 1 3 3 5 5 1 2 ...
 $ MoiSco10              : num [1:304] 1 1 2 1 3 3 5 3 1 1 ...
 $ MoiCla1               : num [1:304] 4 3 4 3 3 2 4 5 3 3 ...
 $ MoiCla2               : num [1:304] 4 3 4 3 4 2 4 5 3 3 ...
 $ MoiCla3               : num [1:304] 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 ...
 $ MoiCla4               : num [1:304] 4 3 3 1 2 3 5 5 3 NA ...
 $ MoiCla5               : num [1:304] 3 3 2 1 2 3 5 5 2 NA ...
 $ MoiEq1                : num [1:304] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ MoiEq2                : num [1:304] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ MoiEq3                : num [1:304] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ EnsConseil1           : num [1:304] 3 5 3 1 4 2 5 2 4 4 ...
 $ EnsInteret2           : num [1:304] 2 5 3 4 5 3 4 4 5 4 ...
 $ EnsConnai3            : num [1:304] 2 5 3 2 5 3 5 5 5 4 ...
 $ PsyENavis1            : num [1:304] 5 NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ PsyENvex2             : num [1:304] NA NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ PsyENnovex3           : num [1:304] 5 NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ EtabIsol1             : num [1:304] 1 1 2 2 3 3 1 1 1 1 ...
 $ EtbaRejet2            : num [1:304] 1 1 2 5 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabAmi3              : num [1:304] 1 1 4 2 3 2 1 1 1 1 ...
 $ EtabVio4              : num [1:304] 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabRack5             : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabHarc6             : num [1:304] 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabIns7              : num [1:304] 1 1 5 5 1 1 1 1 1 1 ...
 $ BesEle1               : num [1:304] 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 ...
 $ BesEle2               : num [1:304] 1 1 1 1 NA 1 1 1 NA 1 ...
 $ BesEle3               : num [1:304] 2 1 2 5 NA 5 1 2 1 2 ...
 $ IV1                   : num [1:304] 3 4 4 5 4 5 4 5 4 3 ...
 $ IV2                   : num [1:304] 4 5 4 5 4 5 4 5 5 4 ...
 $ IV3                   : num [1:304] 4 5 1 5 5 5 4 5 5 4 ...
 $ IV4                   : num [1:304] 3 1 4 1 1 5 5 5 1 4 ...
 $ IV5                   : num [1:304] 3 5 4 1 5 4 5 5 4 NA ...
 $ IV6                   : num [1:304] 3 5 4 5 5 5 5 5 5 5 ...
 $ IV7                   : num [1:304] 3 5 4 4 5 4 5 5 4 3 ...
  [list output truncated]

Ce graphique a pour objectif de voir la visualisation globale des différents types des variables, pour savoir si des modifications sont à apporter ou non.

donneesViz=vis_dat(donnees, palette="qual") 
grid.arrange(donneesViz)

TABLEAUX DES STATISTIQUES DESCRIPTIVES

Tableau de statistiques descriptives sur les variables ayant des modalités entre 1 et 5 (92 variables)

# Sélectionner les colonnes de 40, 41, 42 et 44 à 132
donnees_selectionnees <- donnees[c(40, 41, 42, 44:132)]

# Calculer les statistiques descriptives pour chaque colonne
summary_stats <- lapply(donnees_selectionnees, summary)

# Convertir les résultats en un dataframe
summary_df <- as.data.frame(do.call(cbind, summary_stats))

# Transposer le dataframe
summary_df <- t(summary_df)

# Afficher le dataframe transposé avec kable
kable(summary_df, format = "markdown")

	Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.	NA’s
AccompFonctSup	1	2.00	3	3.026667	4.00	5	4
ProjectionSup	1	2.00	3	2.966887	4.00	5	2
CapaciteConstrucProjet	1	3.00	3	3.332226	4.00	5	3
PCB1	1	3.00	4	3.748344	5.00	5	2
PCB2	1	3.00	4	4.020000	5.00	5	4
PCB3	1	1.00	2	2.525084	3.00	5	5
PCB4	1	3.00	4	3.461794	5.00	5	3
PCB5	1	2.00	3	3.100000	4.00	5	4
PCB6	1	1.00	1	1.930464	3.00	5	2
PCB7	1	1.00	1	1.789298	2.00	5	5
PCB8	1	1.00	1	1.524752	2.00	5	1
PCB9	1	1.00	1	1.514950	2.00	5	3
PCB10	1	1.00	1	1.705686	2.00	5	5
PCB11	1	1.00	1	1.468647	1.00	5	1
PCB12	1	1.00	1	1.451827	1.00	5	3
PCB13	1	1.00	1	1.669967	2.00	5	1
PCB14	1	1.00	1	1.433775	1.00	5	2
PCB15	1	1.00	1	1.295681	1.00	5	3
MoiSco1	1	2.00	4	3.424342	4.00	5	1
MoiSco2	1	3.00	4	3.672185	5.00	5	2
MoiSco3	1	3.00	4	3.638158	5.00	5	1
MoiSco4	1	2.00	3	3.130435	4.00	5	5
MoiSco5	1	2.00	3	3.013378	4.00	5	5
MoiSco6	1	2.00	3	2.814433	4.00	5	13
MoiSco7	1	2.00	3	3.242424	4.00	5	7
MoiSco8	1	2.00	3	2.812080	4.00	5	6
MoiSco9	1	2.00	3	2.830565	4.00	5	3
MoiSco10	1	2.00	3	2.866667	4.00	5	4
MoiCla1	1	3.00	3	3.360927	4.00	5	2
MoiCla2	1	3.00	3	3.359736	4.00	5	1
MoiCla3	1	3.00	3	3.298013	4.00	5	2
MoiCla4	1	2.75	4	3.396667	4.00	5	4
MoiCla5	1	2.00	3	3.266892	4.00	5	8
MoiEq1	1	2.00	3	3.141844	4.00	5	163
MoiEq2	1	2.00	3	3.056738	4.00	5	163
MoiEq3	1	2.00	3	3.063830	4.00	5	163
EnsConseil1	1	2.00	3	3.132890	4.00	5	3
EnsInteret2	1	2.00	3	3.249169	4.00	5	3
EnsConnai3	1	2.00	3	3.211409	4.00	5	6
PsyENavis1	1	2.00	3	2.990909	4.00	5	84
PsyENvex2	1	2.00	3	2.948357	4.00	5	91
PsyENnovex3	1	2.00	3	3.059633	4.00	5	86
EtabIsol1	1	1.00	2	2.026490	3.00	5	2
EtbaRejet2	1	1.00	1	1.673333	2.00	5	4
EtabAmi3	1	1.00	1	2.102310	3.00	5	1
EtabVio4	1	1.00	1	1.308970	1.00	5	3
EtabRack5	1	1.00	1	1.103679	1.00	5	5
EtabHarc6	1	1.00	1	1.276667	1.00	5	4
EtabIns7	1	1.00	1	1.508361	1.00	5	5
BesEle1	1	4.00	5	4.306122	5.00	5	10
BesEle2	1	1.00	1	1.742160	2.00	5	17
BesEle3	1	1.00	2	2.280822	3.00	5	12
IV1	1	3.00	4	3.562500	5.00	5	1
IV2	1	2.00	3	3.183333	4.00	5	4
IV3	1	3.00	4	3.535117	5.00	5	5
IV4	1	1.00	3	2.966777	4.00	5	3
IV5	1	2.00	3	3.286667	5.00	5	4
IV6	1	3.00	4	3.906040	5.00	5	6
IV7	1	3.00	4	3.597973	5.00	5	8
IV8	1	3.00	4	4.046823	5.00	5	5
IV9	1	3.00	4	3.916388	5.00	5	5
IV10	1	3.00	4	3.706897	5.00	5	14
IV11	1	2.00	3	3.071186	4.00	5	9
IV12	1	1.00	2	2.452381	3.00	5	10
IV13	1	2.00	3	2.996587	4.00	5	11
IV14	1	2.00	3	2.756849	3.25	5	12
IV15	1	1.00	2	2.610170	4.00	5	9
IV16	1	1.00	3	2.875000	4.00	5	8
IV17	1	1.00	1	1.888136	3.00	5	9
IV18	1	1.00	2	2.239865	3.00	5	8
IV19	1	1.00	2	2.345763	3.00	5	9
IV20	1	1.00	2	2.445578	3.00	5	10
IV21	1	2.00	3	2.798658	4.00	5	6
IV22	1	2.00	3	3.080808	4.00	5	7
IV23	1	2.00	3	2.771812	4.00	5	6
IV24	1	2.00	3	3.156667	4.00	5	4
IV25	1	3.00	4	3.456667	4.00	5	4
SANPHY1	1	1.00	3	2.780405	4.00	5	8
SANPHY2	1	2.00	3	2.877966	4.00	5	9
SANPHY3	1	1.00	1	1.989831	3.00	5	9
SANPSY1	1	2.00	3	3.034130	4.00	5	11
SANPSY2	1	1.00	2	2.280405	3.00	5	8
SANPLA1	1	3.00	4	3.593220	5.00	5	9
SANPLA2	1	2.00	3	2.854237	4.00	5	9
SANPLA3	1	3.00	4	4.006780	5.00	5	9
SANPLA4	1	2.00	3	2.918089	4.00	5	11
SENTLIB1	1	3.00	5	4.172297	5.00	5	8
SENTLIB2	1	4.00	5	4.305085	5.00	5	9
SENTLIB3	1	1.00	1	1.416949	1.00	5	9
SENTLIB4	1	1.00	1	1.687075	2.00	5	10
SENTLIB5	1	1.00	1	1.730375	2.00	5	11
SENTLIB6	1	1.00	1	1.408163	1.00	5	10

ce tableau nous permet de voir les différentes statistiques pour chacune de nos variables. Min représente la plus petite modalité de la variable. Max représente la plus grande modalité de la variable. Mean représente la moyenne sur l’ensemble des modalités pour chaque variable. NA’s représente le nombre de données manquantes pour chaque variable. La médiane représente une mesure de tendance centrale. 50% des valeurs se trouvent au-dessus de la médiane et 50% se trouvent en dessous.

Tableau de statistiques descriptives sur l’âge des étudiants

# Calculer les statistiques descriptives pour l'âge
summary_age <- summary(donnees$Âge)

# Convertir les résultats en un dataframe
summary_df <- as.data.frame(t(summary_age))

# Afficher le tableau Stargazer
stargazer(summary_df, type = "text")

=========================================
Statistic N  Mean  St. Dev.  Min    Max  
-----------------------------------------
Freq      6 18.815  3.606   16.000 26.000
-----------------------------------------

Nous avons fait un tableau de statistique descriptive sur l’âge. Nous trouvons que ce tableau est pertinent. On peut voir que l’individu le plus vieux est âgé de 26 ans tandis que le plus jeune est âgé de 16 ans. En moyenne, l’âge des répondants est autour de 19 ans.

RECODAGE DES VARIABLES EN FACTEURS

Recodage de la variable : Genre

# Utiliser mutate pour remplacer 'Genre' par une version facteur avec des libellés
donnees <- donnees %>%

  mutate(Genre = factor(Genre, levels = c(1, 2, 3), labels = c("Homme", "Femme", "Non-binaire")))

# Vérifier le résultat
str(donnees)

tibble [304 × 143] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ Genre                 : Factor w/ 3 levels "Homme","Femme",..: 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 ...
 $ Âge                   : num [1:304] 18 18 17 18 17 17 17 17 18 18 ...
 $ Étab                  : chr [1:304] "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" ...
 $ Spétermgén1           : chr [1:304] "Mathématiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" ...
 $ Spétermgén2           : chr [1:304] "Sciences Économiques et Sociales" "Sciences Économiques et Sociales" "Humanités, Littérature et Philosophie" "Langues, Littératures et Cultures Étrangères" ...
 $ Spétermgén3           : chr [1:304] NA "Humanités, Littérature et Philosophie" "Langues, Littératures et Cultures Étrangères" "Humanités, Littérature et Philosophie" ...
 $ SériTermTechno        : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix1Parcoursup      : chr [1:304] "BUT \"Bachelors Universitaires de Technologie\"" "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "BUT \"Bachelors Universitaires de Technologie\"" "Licence" ...
 $ Choix2Parcoursup      : chr [1:304] "Licence" "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "Licence" "Licence" ...
 $ Choix3Parcoursup      : chr [1:304] NA "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "CPGE \"classes préparatoires aux grandes écoles\"" "Licence" ...
 $ Choix4Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix5Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix6Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ MétierPère            : chr [1:304] "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ "Artisans, commerçants, chefs d'entreprise" "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Cadres et professions intellectuelles supérieures : enseignants du supérieurs ou agrégés, scientifiques, cadres"| __truncated__ ...
 $ MétierMère            : chr [1:304] "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ ...
 $ MétierRepréLégal      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesEtab        : chr [1:304] "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesONISEP      : chr [1:304] NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" NA ...
 $ RessourcesInsta       : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesTiktok      : chr [1:304] NA NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesRésSoc      : chr [1:304] NA NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesAucun       : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProLycée    : chr [1:304] NA NA "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" NA ...
 $   RessourcesProSup    : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProLycSup   : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProAucun    : chr [1:304] "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" NA NA ...
 $ Ressources2PP         : chr [1:304] NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2PsyEN      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Ressources2ONISEP     : chr [1:304] NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2Résosoc    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2Parents    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2Étudiants  : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2etabsup    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2Aucun      : chr [1:304] NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA ...
 $ ConnaiPIAAction       : chr [1:304] "Non" "Oui" "Oui" "Oui" ...
 $ ConnaiAmbSup          : chr [1:304] "Oui" NA "Non" "Non" ...
 $ ConnaiRéoSup          : chr [1:304] "Non" "Oui" "Incertain" "Non" ...
 $ ConnaiRefRéoSup       : chr [1:304] "Incertain" "Non" "Incertain" "Oui" ...
 $ ConnaiRefRéoSupconnu  : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ AccompFonctSup        : num [1:304] 3 5 2 1 4 2 5 4 3 3 ...
 $ ProjectionSup         : num [1:304] 2 5 2 3 3 4 4 5 3 3 ...
 $ CapaciteConstrucProjet: num [1:304] 2 5 4 4 3 4 4 3 4 4 ...
 $ RefParentOrient       : chr [1:304] "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" ...
 $ PCB1                  : num [1:304] 5 5 4 3 5 5 3 5 5 5 ...
 $ PCB2                  : num [1:304] 5 5 3 3 5 4 2 5 5 5 ...
 $ PCB3                  : num [1:304] 3 5 4 1 1 2 2 5 1 2 ...
 $ PCB4                  : num [1:304] 5 5 4 1 3 4 5 5 4 5 ...
 $ PCB5                  : num [1:304] 5 5 3 1 3 3 4 5 NA 4 ...
 $ PCB6                  : num [1:304] 1 1 1 1 2 3 2 1 1 4 ...
 $ PCB7                  : num [1:304] 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 ...
 $ PCB8                  : num [1:304] 2 1 3 1 1 1 2 1 1 3 ...
 $ PCB9                  : num [1:304] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ PCB10                 : num [1:304] 1 1 3 1 3 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB11                 : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB12                 : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB13                 : num [1:304] 1 1 5 3 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB14                 : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ PCB15                 : num [1:304] 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ MoiSco1               : num [1:304] 3 5 4 1 4 5 4 5 5 2 ...
 $ MoiSco2               : num [1:304] 5 5 3 1 4 5 5 3 5 2 ...
 $ MoiSco3               : num [1:304] 5 5 3 1 5 4 4 5 4 2 ...
 $ MoiSco4               : num [1:304] 4 3 1 1 3 4 5 5 3 4 ...
 $ MoiSco5               : num [1:304] 3 3 2 1 3 3 5 5 2 3 ...
 $ MoiSco6               : num [1:304] 1 2 3 1 2 NA 4 5 2 NA ...
 $ MoiSco7               : num [1:304] 3 2 3 1 3 3 5 5 3 2 ...
 $ MoiSco8               : num [1:304] 2 1 1 1 1 3 4 3 1 2 ...
 $ MoiSco9               : num [1:304] 2 1 2 1 3 3 5 5 1 2 ...
 $ MoiSco10              : num [1:304] 1 1 2 1 3 3 5 3 1 1 ...
 $ MoiCla1               : num [1:304] 4 3 4 3 3 2 4 5 3 3 ...
 $ MoiCla2               : num [1:304] 4 3 4 3 4 2 4 5 3 3 ...
 $ MoiCla3               : num [1:304] 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 ...
 $ MoiCla4               : num [1:304] 4 3 3 1 2 3 5 5 3 NA ...
 $ MoiCla5               : num [1:304] 3 3 2 1 2 3 5 5 2 NA ...
 $ MoiEq1                : num [1:304] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ MoiEq2                : num [1:304] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ MoiEq3                : num [1:304] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ EnsConseil1           : num [1:304] 3 5 3 1 4 2 5 2 4 4 ...
 $ EnsInteret2           : num [1:304] 2 5 3 4 5 3 4 4 5 4 ...
 $ EnsConnai3            : num [1:304] 2 5 3 2 5 3 5 5 5 4 ...
 $ PsyENavis1            : num [1:304] 5 NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ PsyENvex2             : num [1:304] NA NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ PsyENnovex3           : num [1:304] 5 NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ EtabIsol1             : num [1:304] 1 1 2 2 3 3 1 1 1 1 ...
 $ EtbaRejet2            : num [1:304] 1 1 2 5 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabAmi3              : num [1:304] 1 1 4 2 3 2 1 1 1 1 ...
 $ EtabVio4              : num [1:304] 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabRack5             : num [1:304] 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabHarc6             : num [1:304] 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabIns7              : num [1:304] 1 1 5 5 1 1 1 1 1 1 ...
 $ BesEle1               : num [1:304] 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 ...
 $ BesEle2               : num [1:304] 1 1 1 1 NA 1 1 1 NA 1 ...
 $ BesEle3               : num [1:304] 2 1 2 5 NA 5 1 2 1 2 ...
 $ IV1                   : num [1:304] 3 4 4 5 4 5 4 5 4 3 ...
 $ IV2                   : num [1:304] 4 5 4 5 4 5 4 5 5 4 ...
 $ IV3                   : num [1:304] 4 5 1 5 5 5 4 5 5 4 ...
 $ IV4                   : num [1:304] 3 1 4 1 1 5 5 5 1 4 ...
 $ IV5                   : num [1:304] 3 5 4 1 5 4 5 5 4 NA ...
 $ IV6                   : num [1:304] 3 5 4 5 5 5 5 5 5 5 ...
 $ IV7                   : num [1:304] 3 5 4 4 5 4 5 5 4 3 ...
  [list output truncated]

On peut voir que le recodage que nous avons éffectué a bien fonctionné.

Recodage des variables : Ayant des modalités allant de 1 à 5 (92 variables)

# Indices des colonnes à transformer
colonnes_a_transformer <- c(40, 41, 42, 44:132)

# Appliquer la transformation à chaque colonne spécifiée
donnees <- donnees %>%
  mutate(across(all_of(colonnes_a_transformer), ~factor(., levels = c(1, 2, 3, 4, 5), labels = c("Pas du tout d'accord", "Relativement pas d'accord", "Neutre", "Relativement d'accord", "Tout à fait d'accord"))))

# Vérifier le résultat
str(donnees)

tibble [304 × 143] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ Genre                 : Factor w/ 3 levels "Homme","Femme",..: 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 ...
 $ Âge                   : num [1:304] 18 18 17 18 17 17 17 17 18 18 ...
 $ Étab                  : chr [1:304] "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" "Lycée Beckett - Ferté sous Jouarre" ...
 $ Spétermgén1           : chr [1:304] "Mathématiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" "Histoire Géographique, Géopolitique et Sciences politiques" ...
 $ Spétermgén2           : chr [1:304] "Sciences Économiques et Sociales" "Sciences Économiques et Sociales" "Humanités, Littérature et Philosophie" "Langues, Littératures et Cultures Étrangères" ...
 $ Spétermgén3           : chr [1:304] NA "Humanités, Littérature et Philosophie" "Langues, Littératures et Cultures Étrangères" "Humanités, Littérature et Philosophie" ...
 $ SériTermTechno        : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix1Parcoursup      : chr [1:304] "BUT \"Bachelors Universitaires de Technologie\"" "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "BUT \"Bachelors Universitaires de Technologie\"" "Licence" ...
 $ Choix2Parcoursup      : chr [1:304] "Licence" "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "Licence" "Licence" ...
 $ Choix3Parcoursup      : chr [1:304] NA "BTS ou BTSA \"Brevet Technique Supérieur\" ou \"Brevet Technique Supérieur Agricole\"" "CPGE \"classes préparatoires aux grandes écoles\"" "Licence" ...
 $ Choix4Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix5Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Choix6Parcoursup      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ MétierPère            : chr [1:304] "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ "Artisans, commerçants, chefs d'entreprise" "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Cadres et professions intellectuelles supérieures : enseignants du supérieurs ou agrégés, scientifiques, cadres"| __truncated__ ...
 $ MétierMère            : chr [1:304] "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Professions intermédiaires : travailleurs sociaux, infirmiers, techniciens, agents de maîtrise, professeur des "| __truncated__ "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ "Employés : agents de service (écoles, santé), aides-soignants, policiers, militaires, agents de surveillance, e"| __truncated__ ...
 $ MétierRepréLégal      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesEtab        : chr [1:304] "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesONISEP      : chr [1:304] NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" NA ...
 $ RessourcesInsta       : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesTiktok      : chr [1:304] NA NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesRésSoc      : chr [1:304] NA NA NA "1. Pour construire votre projet d’orientation, lesquelles des ressources ci-contre avez-vous le plus utilisé ?" ...
 $ RessourcesAucun       : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProLycée    : chr [1:304] NA NA "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" NA ...
 $   RessourcesProSup    : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProLycSup   : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ RessourcesProAucun    : chr [1:304] "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" "2. Lesquelles parmi ces personnes vous aident le plus à construire votre projet d'orientation ?" NA NA ...
 $ Ressources2PP         : chr [1:304] NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2PsyEN      : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ Ressources2ONISEP     : chr [1:304] NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2Résosoc    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2Parents    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA ...
 $ Ressources2Étudiants  : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2etabsup    : chr [1:304] "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." ...
 $ Ressources2Aucun      : chr [1:304] NA "3.\tQuelles sont les ressources d’orientation qui vous permette de construire votre projet ? Trois réponses possibles." NA NA ...
 $ ConnaiPIAAction       : chr [1:304] "Non" "Oui" "Oui" "Oui" ...
 $ ConnaiAmbSup          : chr [1:304] "Oui" NA "Non" "Non" ...
 $ ConnaiRéoSup          : chr [1:304] "Non" "Oui" "Incertain" "Non" ...
 $ ConnaiRefRéoSup       : chr [1:304] "Incertain" "Non" "Incertain" "Oui" ...
 $ ConnaiRefRéoSupconnu  : chr [1:304] NA NA NA NA ...
 $ AccompFonctSup        : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 5 2 1 4 2 5 4 3 3 ...
 $ ProjectionSup         : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 5 2 3 3 4 4 5 3 3 ...
 $ CapaciteConstrucProjet: Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 5 4 4 3 4 4 3 4 4 ...
 $ RefParentOrient       : chr [1:304] "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" "Avec les deux, peu importe" ...
 $ PCB1                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 5 4 3 5 5 3 5 5 5 ...
 $ PCB2                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 5 3 3 5 4 2 5 5 5 ...
 $ PCB3                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 5 4 1 1 2 2 5 1 2 ...
 $ PCB4                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 5 4 1 3 4 5 5 4 5 ...
 $ PCB5                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 5 3 1 3 3 4 5 NA 4 ...
 $ PCB6                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 1 1 2 3 2 1 1 4 ...
 $ PCB7                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 ...
 $ PCB8                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 1 3 1 1 1 2 1 1 3 ...
 $ PCB9                  : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ PCB10                 : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 3 1 3 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB11                 : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 4 1 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB12                 : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 4 1 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB13                 : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 5 3 1 1 2 1 1 1 ...
 $ PCB14                 : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ PCB15                 : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ MoiSco1               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 5 4 1 4 5 4 5 5 2 ...
 $ MoiSco2               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 5 3 1 4 5 5 3 5 2 ...
 $ MoiSco3               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 5 3 1 5 4 4 5 4 2 ...
 $ MoiSco4               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 4 3 1 1 3 4 5 5 3 4 ...
 $ MoiSco5               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 3 2 1 3 3 5 5 2 3 ...
 $ MoiSco6               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 2 3 1 2 NA 4 5 2 NA ...
 $ MoiSco7               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 2 3 1 3 3 5 5 3 2 ...
 $ MoiSco8               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 1 1 1 1 3 4 3 1 2 ...
 $ MoiSco9               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 1 2 1 3 3 5 5 1 2 ...
 $ MoiSco10              : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 2 1 3 3 5 3 1 1 ...
 $ MoiCla1               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 4 3 4 3 3 2 4 5 3 3 ...
 $ MoiCla2               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 4 3 4 3 4 2 4 5 3 3 ...
 $ MoiCla3               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 ...
 $ MoiCla4               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 4 3 3 1 2 3 5 5 3 NA ...
 $ MoiCla5               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 3 2 1 2 3 5 5 2 NA ...
 $ MoiEq1                : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ MoiEq2                : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ MoiEq3                : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ EnsConseil1           : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 5 3 1 4 2 5 2 4 4 ...
 $ EnsInteret2           : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 5 3 4 5 3 4 4 5 4 ...
 $ EnsConnai3            : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 5 3 2 5 3 5 5 5 4 ...
 $ PsyENavis1            : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ PsyENvex2             : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: NA NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ PsyENnovex3           : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 NA 2 1 1 NA NA NA NA 1 ...
 $ EtabIsol1             : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 2 2 3 3 1 1 1 1 ...
 $ EtbaRejet2            : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 2 5 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabAmi3              : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 4 2 3 2 1 1 1 1 ...
 $ EtabVio4              : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabRack5             : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabHarc6             : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ EtabIns7              : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 5 5 1 1 1 1 1 1 ...
 $ BesEle1               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 ...
 $ BesEle2               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 1 1 1 1 NA 1 1 1 NA 1 ...
 $ BesEle3               : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 2 1 2 5 NA 5 1 2 1 2 ...
 $ IV1                   : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 4 4 5 4 5 4 5 4 3 ...
 $ IV2                   : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 4 5 4 5 4 5 4 5 5 4 ...
 $ IV3                   : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 4 5 1 5 5 5 4 5 5 4 ...
 $ IV4                   : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 1 4 1 1 5 5 5 1 4 ...
 $ IV5                   : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 5 4 1 5 4 5 5 4 NA ...
 $ IV6                   : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 5 4 5 5 5 5 5 5 5 ...
 $ IV7                   : Factor w/ 5 levels "Pas du tout d'accord",..: 3 5 4 4 5 4 5 5 4 3 ...
  [list output truncated]

Le code si dessus a pour but de recoder toutes les variables ayant des modalités allant de 1 à 5.

L’automatisation de ce code permet d’éviter d’écrire à chaque fois les noms des variables que l’on souhaite sélectionner.

Les recodages ont également bien fonctionné.

AFFICHAGE DU NOMBRE DE DONNÉES MANQUANTES

Détail du nombre de données manquantes sur l’ensemble de nos variables :

# Calculer le nombre de données manquantes dans chaque colonne
nombre_manquants <- colSums(is.na(donnees))

# Créer un dataframe avec le nombre de données manquantes
table_manquants <- data.frame(Nombre_de_donnees_manquantes = nombre_manquants)

# Renommer la colonne
colnames(table_manquants) <- "Nombre de données manquantes"

# Afficher le tableau avec kable
kable(table_manquants, caption = "Nombre de données manquantes pour chaque variable") %>%
  kable_styling()

Nombre de données manquantes pour chaque variable

	Nombre de données manquantes
Genre	3
Âge	0
Étab	0
Spétermgén1	177
Spétermgén2	179
Spétermgén3	178
SériTermTechno	127
Choix1Parcoursup	20
Choix2Parcoursup	32
Choix3Parcoursup	62
Choix4Parcoursup	163
Choix5Parcoursup	163
Choix6Parcoursup	163
MétierPère	40
MétierMère	31
MétierRepréLégal	278
RessourcesEtab	60
RessourcesONISEP	196
RessourcesInsta	269
RessourcesTiktok	267
RessourcesRésSoc	245
RessourcesAucun	286
RessourcesProLycée	98
RessourcesProSup	282
RessourcesProLycSup	291
RessourcesProAucun	238
Ressources2PP	87
Ressources2PsyEN	296
Ressources2ONISEP	229
Ressources2Résosoc	262
Ressources2Parents	215
Ressources2Étudiants	243
Ressources2etabsup	231
Ressources2Aucun	292
ConnaiPIAAction	23
ConnaiAmbSup	53
ConnaiRéoSup	5
ConnaiRefRéoSup	5
ConnaiRefRéoSupconnu	293
AccompFonctSup	4
ProjectionSup	2
CapaciteConstrucProjet	3
RefParentOrient	13
PCB1	2
PCB2	4
PCB3	5
PCB4	3
PCB5	4
PCB6	2
PCB7	5
PCB8	1
PCB9	3
PCB10	5
PCB11	1
PCB12	3
PCB13	1
PCB14	2
PCB15	3
MoiSco1	0
MoiSco2	2
MoiSco3	0
MoiSco4	5
MoiSco5	5
MoiSco6	13
MoiSco7	7
MoiSco8	6
MoiSco9	3
MoiSco10	4
MoiCla1	2
MoiCla2	1
MoiCla3	2
MoiCla4	4
MoiCla5	8
MoiEq1	163
MoiEq2	163
MoiEq3	163
EnsConseil1	3
EnsInteret2	3
EnsConnai3	6
PsyENavis1	84
PsyENvex2	91
PsyENnovex3	86
EtabIsol1	2
EtbaRejet2	4
EtabAmi3	1
EtabVio4	3
EtabRack5	5
EtabHarc6	4
EtabIns7	5
BesEle1	10
BesEle2	17
BesEle3	12
IV1	0
IV2	4
IV3	5
IV4	3
IV5	4
IV6	6
IV7	8
IV8	5
IV9	5
IV10	14
IV11	9
IV12	10
IV13	11
IV14	12
IV15	9
IV16	8
IV17	9
IV18	8
IV19	9
IV20	10
IV21	6
IV22	7
IV23	6
IV24	4
IV25	4
SANPHY1	8
SANPHY2	9
SANPHY3	9
SANPSY1	11
SANPSY2	8
SANPLA1	9
SANPLA2	9
SANPLA3	9
SANPLA4	11
SENTLIB1	8
SENTLIB2	9
SENTLIB3	9
SENTLIB4	10
SENTLIB5	11
SENTLIB6	10
SériTermGéné	163
formationsup	163
annéesup	163
voeuhonoréRejeté...136	163
voeuhonoréRejeté...137	163
voeuhonoréRejeté...138	163
voeuhonoréRejeté...139	163
voeuhonoréRejeté...140	163
voeuhonoréRejeté...141	163
voeuhonoréRejeté...142	304
voeuhonoréRejeté...143	304

Ce tableau nous permet de voir le nombre de données manquantes sur l’ensemble de nos variables.

et en pourcentage …

Nous allons répéter la même opération mais en pourcentage.

# Calculer le nombre total d'observations dans chaque colonne
total_observations <- nrow(donnees)

# Calculer le pourcentage de données manquantes dans chaque colonne
pourcentage_manquants <- nombre_manquants / total_observations * 100

# Créer un dataframe avec les noms de colonnes et les pourcentages de données manquantes
table_manquants <- data.frame(Colonne = names(pourcentage_manquants), Pourcentage_Manquants = pourcentage_manquants)

# Arrondir les pourcentages à un chiffre après la virgule
table_manquants$Pourcentage_Manquants <- round(table_manquants$Pourcentage_Manquants, 1)

# Ajouter le logo % aux pourcentages
table_manquants$Pourcentage_Manquants <- paste0(table_manquants$Pourcentage_Manquants, "%")


# Trier le dataframe par ordre décroissant des pourcentages de données manquantes
#table_manquants <- table_manquants[order(-table_manquants$Pourcentage_Manquants), ]

# Renommer la colonne "Pourcentage_Manquants"
colnames(table_manquants) <- c("Variable", "% des données manquantes")


# Afficher le tableau avec kable
kable(table_manquants, caption = "Pourcentage de données manquantes pour chaque variable")

Pourcentage de données manquantes pour chaque variable

	Variable	% des données manquantes
Genre	Genre	1%
Âge	Âge	0%
Étab	Étab	0%
Spétermgén1	Spétermgén1	58.2%
Spétermgén2	Spétermgén2	58.9%
Spétermgén3	Spétermgén3	58.6%
SériTermTechno	SériTermTechno	41.8%
Choix1Parcoursup	Choix1Parcoursup	6.6%
Choix2Parcoursup	Choix2Parcoursup	10.5%
Choix3Parcoursup	Choix3Parcoursup	20.4%
Choix4Parcoursup	Choix4Parcoursup	53.6%
Choix5Parcoursup	Choix5Parcoursup	53.6%
Choix6Parcoursup	Choix6Parcoursup	53.6%
MétierPère	MétierPère	13.2%
MétierMère	MétierMère	10.2%
MétierRepréLégal	MétierRepréLégal	91.4%
RessourcesEtab	RessourcesEtab	19.7%
RessourcesONISEP	RessourcesONISEP	64.5%
RessourcesInsta	RessourcesInsta	88.5%
RessourcesTiktok	RessourcesTiktok	87.8%
RessourcesRésSoc	RessourcesRésSoc	80.6%
RessourcesAucun	RessourcesAucun	94.1%
RessourcesProLycée	RessourcesProLycée	32.2%
RessourcesProSup	RessourcesProSup	92.8%
RessourcesProLycSup	RessourcesProLycSup	95.7%
RessourcesProAucun	RessourcesProAucun	78.3%
Ressources2PP	Ressources2PP	28.6%
Ressources2PsyEN	Ressources2PsyEN	97.4%
Ressources2ONISEP	Ressources2ONISEP	75.3%
Ressources2Résosoc	Ressources2Résosoc	86.2%
Ressources2Parents	Ressources2Parents	70.7%
Ressources2Étudiants	Ressources2Étudiants	79.9%
Ressources2etabsup	Ressources2etabsup	76%
Ressources2Aucun	Ressources2Aucun	96.1%
ConnaiPIAAction	ConnaiPIAAction	7.6%
ConnaiAmbSup	ConnaiAmbSup	17.4%
ConnaiRéoSup	ConnaiRéoSup	1.6%
ConnaiRefRéoSup	ConnaiRefRéoSup	1.6%
ConnaiRefRéoSupconnu	ConnaiRefRéoSupconnu	96.4%
AccompFonctSup	AccompFonctSup	1.3%
ProjectionSup	ProjectionSup	0.7%
CapaciteConstrucProjet	CapaciteConstrucProjet	1%
RefParentOrient	RefParentOrient	4.3%
PCB1	PCB1	0.7%
PCB2	PCB2	1.3%
PCB3	PCB3	1.6%
PCB4	PCB4	1%
PCB5	PCB5	1.3%
PCB6	PCB6	0.7%
PCB7	PCB7	1.6%
PCB8	PCB8	0.3%
PCB9	PCB9	1%
PCB10	PCB10	1.6%
PCB11	PCB11	0.3%
PCB12	PCB12	1%
PCB13	PCB13	0.3%
PCB14	PCB14	0.7%
PCB15	PCB15	1%
MoiSco1	MoiSco1	0%
MoiSco2	MoiSco2	0.7%
MoiSco3	MoiSco3	0%
MoiSco4	MoiSco4	1.6%
MoiSco5	MoiSco5	1.6%
MoiSco6	MoiSco6	4.3%
MoiSco7	MoiSco7	2.3%
MoiSco8	MoiSco8	2%
MoiSco9	MoiSco9	1%
MoiSco10	MoiSco10	1.3%
MoiCla1	MoiCla1	0.7%
MoiCla2	MoiCla2	0.3%
MoiCla3	MoiCla3	0.7%
MoiCla4	MoiCla4	1.3%
MoiCla5	MoiCla5	2.6%
MoiEq1	MoiEq1	53.6%
MoiEq2	MoiEq2	53.6%
MoiEq3	MoiEq3	53.6%
EnsConseil1	EnsConseil1	1%
EnsInteret2	EnsInteret2	1%
EnsConnai3	EnsConnai3	2%
PsyENavis1	PsyENavis1	27.6%
PsyENvex2	PsyENvex2	29.9%
PsyENnovex3	PsyENnovex3	28.3%
EtabIsol1	EtabIsol1	0.7%
EtbaRejet2	EtbaRejet2	1.3%
EtabAmi3	EtabAmi3	0.3%
EtabVio4	EtabVio4	1%
EtabRack5	EtabRack5	1.6%
EtabHarc6	EtabHarc6	1.3%
EtabIns7	EtabIns7	1.6%
BesEle1	BesEle1	3.3%
BesEle2	BesEle2	5.6%
BesEle3	BesEle3	3.9%
IV1	IV1	0%
IV2	IV2	1.3%
IV3	IV3	1.6%
IV4	IV4	1%
IV5	IV5	1.3%
IV6	IV6	2%
IV7	IV7	2.6%
IV8	IV8	1.6%
IV9	IV9	1.6%
IV10	IV10	4.6%
IV11	IV11	3%
IV12	IV12	3.3%
IV13	IV13	3.6%
IV14	IV14	3.9%
IV15	IV15	3%
IV16	IV16	2.6%
IV17	IV17	3%
IV18	IV18	2.6%
IV19	IV19	3%
IV20	IV20	3.3%
IV21	IV21	2%
IV22	IV22	2.3%
IV23	IV23	2%
IV24	IV24	1.3%
IV25	IV25	1.3%
SANPHY1	SANPHY1	2.6%
SANPHY2	SANPHY2	3%
SANPHY3	SANPHY3	3%
SANPSY1	SANPSY1	3.6%
SANPSY2	SANPSY2	2.6%
SANPLA1	SANPLA1	3%
SANPLA2	SANPLA2	3%
SANPLA3	SANPLA3	3%
SANPLA4	SANPLA4	3.6%
SENTLIB1	SENTLIB1	2.6%
SENTLIB2	SENTLIB2	3%
SENTLIB3	SENTLIB3	3%
SENTLIB4	SENTLIB4	3.3%
SENTLIB5	SENTLIB5	3.6%
SENTLIB6	SENTLIB6	3.3%
SériTermGéné	SériTermGéné	53.6%
formationsup	formationsup	53.6%
annéesup	annéesup	53.6%
voeuhonoréRejeté…136	voeuhonoréRejeté…136	53.6%
voeuhonoréRejeté…137	voeuhonoréRejeté…137	53.6%
voeuhonoréRejeté…138	voeuhonoréRejeté…138	53.6%
voeuhonoréRejeté…139	voeuhonoréRejeté…139	53.6%
voeuhonoréRejeté…140	voeuhonoréRejeté…140	53.6%
voeuhonoréRejeté…141	voeuhonoréRejeté…141	53.6%
voeuhonoréRejeté…142	voeuhonoréRejeté…142	100%
voeuhonoréRejeté…143	voeuhonoréRejeté…143	100%

On peut voir que des variables sont complétements vides comme voeuhonoréRejeté…143 par exemple.

Détail général des données manquantes :

# Résumé du nombre de données manquantes
summary(nombre_manquants)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   0.00    4.00    9.00   65.92  163.00  304.00 

Ces statistiques donnent un aperçu de la façon dont sont distribuées les variables.

On a environ 65 données manquantes par variable en moyenne. Au moins une variable contient au minimum aucune donnée manquante, tandis qu’au moins une autre variable contient au maximum 304 données manquantes, c’est-à-dire qu’elle est complétement vide.

Le premier quartile signifie que 25 % des variables ont des données manquantes inférieures ou égales à 4.

Le troisième quartile signifie que 75 % des variables ont des données manquantes inférieures ou égales à 163.

Visualisation de la distribution des valeurs manquantes sur l’ensemble du jeu de données

On réalise un graphique montrant le pourcentage de données manquantes sur chaque variable.

aggr(donnees, numbers = TRUE, plot = TRUE)

Sur le graphique de gauche, c’une compilation de données manquantes sur l’ensemble de notre jeu de données. Chaque barre représente une variable.

Sur le graphique de droite, c’est une visualisation des données par individu. Une ligne représente un individu. Il y a donc 304 lignes.

En bleu, ce sont les réponses données par l’individu et en rouge les réponses auxquelles l’individu n’a pas souhaité répondre.

Les individus ont tendance à ne pas vouloir répondre aux mêmes questions (ex : Beaucoup de répondants non pas répondus à la question MoiEq1).

Analyse des valeurs manquantes des 92 variables avec les modalités allant de 1 à 5

aggr(donnees_selectionnees, numbers = TRUE, plot = TRUE)

On observe essentiellement six variables ayant des valeurs manquantes.

# Calculer le nombre de données manquantes dans chaque colonne
nombre_manquants <- colSums(is.na(donnees_selectionnees))

# Calculer le nombre total d'observations dans chaque colonne
total_observations <- nrow(donnees_selectionnees)

# Calculer le pourcentage de données manquantes dans chaque colonne
pourcentage_manquants <- nombre_manquants / total_observations * 100

# Créer un dataframe avec les noms de colonnes et les pourcentages de données manquantes
table_manquants <- data.frame(Colonne = names(pourcentage_manquants), Pourcentage_Manquants = pourcentage_manquants)

# Arrondir les pourcentages à un chiffre après la virgule
table_manquants$Pourcentage_Manquants <- round(table_manquants$Pourcentage_Manquants, 1)

# Trier le dataframe par ordre décroissant des pourcentages de données manquantes
table_manquants <- table_manquants[order(-table_manquants$Pourcentage_Manquants), ]

# Afficher le tableau avec kable
kable(table_manquants, caption = "Pourcentage de données manquantes pour chaque variable")

Pourcentage de données manquantes pour chaque variable

	Colonne	Pourcentage_Manquants
MoiEq1	MoiEq1	53.6
MoiEq2	MoiEq2	53.6
MoiEq3	MoiEq3	53.6
PsyENvex2	PsyENvex2	29.9
PsyENnovex3	PsyENnovex3	28.3
PsyENavis1	PsyENavis1	27.6
BesEle2	BesEle2	5.6
IV10	IV10	4.6
MoiSco6	MoiSco6	4.3
BesEle3	BesEle3	3.9
IV14	IV14	3.9
IV13	IV13	3.6
SANPSY1	SANPSY1	3.6
SANPLA4	SANPLA4	3.6
SENTLIB5	SENTLIB5	3.6
BesEle1	BesEle1	3.3
IV12	IV12	3.3
IV20	IV20	3.3
SENTLIB4	SENTLIB4	3.3
SENTLIB6	SENTLIB6	3.3
IV11	IV11	3.0
IV15	IV15	3.0
IV17	IV17	3.0
IV19	IV19	3.0
SANPHY2	SANPHY2	3.0
SANPHY3	SANPHY3	3.0
SANPLA1	SANPLA1	3.0
SANPLA2	SANPLA2	3.0
SANPLA3	SANPLA3	3.0
SENTLIB2	SENTLIB2	3.0
SENTLIB3	SENTLIB3	3.0
MoiCla5	MoiCla5	2.6
IV7	IV7	2.6
IV16	IV16	2.6
IV18	IV18	2.6
SANPHY1	SANPHY1	2.6
SANPSY2	SANPSY2	2.6
SENTLIB1	SENTLIB1	2.6
MoiSco7	MoiSco7	2.3
IV22	IV22	2.3
MoiSco8	MoiSco8	2.0
EnsConnai3	EnsConnai3	2.0
IV6	IV6	2.0
IV21	IV21	2.0
IV23	IV23	2.0
PCB3	PCB3	1.6
PCB7	PCB7	1.6
PCB10	PCB10	1.6
MoiSco4	MoiSco4	1.6
MoiSco5	MoiSco5	1.6
EtabRack5	EtabRack5	1.6
EtabIns7	EtabIns7	1.6
IV3	IV3	1.6
IV8	IV8	1.6
IV9	IV9	1.6
AccompFonctSup	AccompFonctSup	1.3
PCB2	PCB2	1.3
PCB5	PCB5	1.3
MoiSco10	MoiSco10	1.3
MoiCla4	MoiCla4	1.3
EtbaRejet2	EtbaRejet2	1.3
EtabHarc6	EtabHarc6	1.3
IV2	IV2	1.3
IV5	IV5	1.3
IV24	IV24	1.3
IV25	IV25	1.3
CapaciteConstrucProjet	CapaciteConstrucProjet	1.0
PCB4	PCB4	1.0
PCB9	PCB9	1.0
PCB12	PCB12	1.0
PCB15	PCB15	1.0
MoiSco9	MoiSco9	1.0
EnsConseil1	EnsConseil1	1.0
EnsInteret2	EnsInteret2	1.0
EtabVio4	EtabVio4	1.0
IV4	IV4	1.0
ProjectionSup	ProjectionSup	0.7
PCB1	PCB1	0.7
PCB6	PCB6	0.7
PCB14	PCB14	0.7
MoiSco2	MoiSco2	0.7
MoiCla1	MoiCla1	0.7
MoiCla3	MoiCla3	0.7
EtabIsol1	EtabIsol1	0.7
PCB8	PCB8	0.3
PCB11	PCB11	0.3
PCB13	PCB13	0.3
MoiCla2	MoiCla2	0.3
EtabAmi3	EtabAmi3	0.3
MoiSco1	MoiSco1	0.0
MoiSco3	MoiSco3	0.0
IV1	IV1	0.0

Nous avons déterminé les six variables ayant le plus de valeurs manquantes dont les trois principaux dépassant plus de 50% de valeurs manquantes qui sont: MoiEq1, MoiEq2, MoiEq3

Il a été décidé de ne pas modifier ces trois variables car il y a plus de non réponse (plus de 50%) que de réponse. Notre solution est donc de laisser les NA.

IMPUTATION DES VALEURS MANQUANTES SUR LES 89 VARIABLES

Via le package “VIM” en utilisant la méthode KNN

Pour les autres variables, nous allons faire une imputation avec la méthode K-nearest neighbors (KNN). Cette méthode consiste à remplacer les valeurs manquantes en utilisant les valeurs des k plus proches voisins dans l’espace des variables.

Création d’un autre jeu de données sans les variables suivantes : MoiEq1, MoiEq2, MoiEq3 (soit 89 variables restantes)

# Création de notre nouveau jeu de données sans les variables suivantes : MoiEq1, MoiEq2, MoiEq3

# Sélectionner les variables
donnees_reduites <- donnees_selectionnees[c(1:33, 37:92)]

donnees_imputees <- kNN(donnees_reduites)

Vérification de la disparition des données manquantes

aggr(donnees_imputees, numbers = TRUE, plot = TRUE)

Le modèle a bien fonctionné puisque les valeurs vides ne sont plus apparentes.

Via le package “MICE”

On va maintenant utiliser le package “MICE”.

# Inspection des données manquantes
donnees_reduites%>%md.pattern()

    MoiSco1 MoiSco3 IV1 PCB8 PCB11 PCB13 MoiCla2 EtabAmi3 ProjectionSup PCB1
176       1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
5         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
2         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
29        1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
2         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
2         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
2         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
1         1       1   1    1     1     1       1        1             1    1
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176        1    1    1    1    1       1       1       1       1       1
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    SENTLIB5 BesEle3 IV14 MoiSco6 IV10 BesEle2 PsyENavis1 PsyENnovex3 PsyENvex2
176        1       1    1       1    1       1          1           1         1
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1          1       1    0       1    1       1          1           1         1
1          1       1    1       1    1       1          1           1         1
1          1       1    0       1    1       1          1           1         1
1          1       1    1       1    1       1          0           0         0
1          1       1    1       1    1       1          0           0         0
1          1       1    0       1    0       1          0           0         0
1          1       1    1       1    1       0          1           1         1
1          1       0    1       1    1       1          0           1         1
1          1       1    0       1    0       1          0           0         0
1          1       1    1       1    1       1          1           1         1
1          1       1    0       0    0       1          0           0         0
1          1       1    1       1    1       1          0           0         0
1          1       1    0       1    1       1          1           1         1
1          1       0    1       1    0       0          0           0         0
1          1       1    1       1    1       1          0           0         0
1          1       1    1       1    1       1          0           0         0
1          1       1    1       1    1       1          1           1         1
1          1       0    1       1    0       0          0           0         0
          11      12   12      13   14      17         84          86        91
       
176   0
5     1
2     2
1     1
29    3
1     4
2     1
1     2
1     1
2     4
1     4
1     2
1     3
1     5
2     5
1     5
1     3
1     5
1     6
1    11
1     9
1    18
1    10
1    11
1    16
1     1
1     5
1     8
1     7
1     1
1     5
1     9
1     2
1     1
1     1
1     2
1     5
1     4
1     5
1     8
1     9
1    10
1     4
1    13
1     8
1     7
1    32
1     5
1     9
1    17
1     3
1    10
1     7
1     2
1     5
1     6
1     5
1     8
1     1
1     4
1    25
1     5
1     6
1    14
1     6
1     4
1     6
1     7
1     5
1     4
1     2
1     6
1     4
1    13
1    13
1    10
1     1
1    10
1    12
1     4
1    11
1     7
1     7
1    13
1     1
1    26
1     6
1    13
1    28
1    12
1     5
1     1
1    19
    767

Ce graphique est similaire à celui présenté précedemment. Les variables sont placées de manière croissante en fonction du nombre de valeurs manquantes.

Dans le code ci-dessous, nous allons utiliser l’ensemble de données variables et appliquer une méthode différente en fonction du type de variable.

Pour les variables ordinales comme le Genre, la méthode polyreg va être utilisé.

Pour les variables numériques comme l’Age, la méthode pmm va être utilisé.

Enfin, pour les variables qualitatives comme ProjectionSup, la méthode polr va être utilisé.

# Imputation des données manquantes avec MICE mettre ts jeu de données Genre = Polyreg

#meth <- c(rep("pmm", 1), rep("polr", 141), rep("polyreg", #1))
#imputed_data <- mice(donnees, m = 5, maxit = 10, method = #meth, seed = 5)
#imputed_data

Le code ci-dessus va donc nous générer 5 jeux de données, des données imputées, qui sont complétement renseignés et que l’on va pouvoir exploiter par la suite. Le code étant trop long* à charger et ayant des accents sur certaines variables, il ne va pas** pouvoir fonctionner normalement.

Si le temps nous l’avait permis, nous aurions pu renommer nos variables sans accent. En prenant en compte ce critère, le code aurait bien fonctionné mais le temps de charge aurait été très long.

Ce code a été mis en commentaire car l’exécution sur Render car sinon, le lien ne fonctionne pas.

Il faut savoir que ces deux packages que nous avons utilisé permettent l’amputation de données manquantes. La différence entre ces deux packages sont que “MIV” va plutôt se concentrer sur l’interpolation des valeurs manquantes ainsi que la visualisation des résultats finaux, alors que “MICE” va quant à lui utiliser une méthode statistique plus sophistiquée en se basant sur des équations enchainés pour l’imputation des valeurs manquantes.

Le choix va donc dépendre des différents besoins de notre analyse et des types de données que nous traitons.