PROJET_DE STATISTIQUE_DE_L_AGRICULTURE
BAYILI PEMA COMPARE JOVITE BENOIT KONANE
ILLYASSA
LICENCE PROFESSIONNELLE EN ANALYSE STATISTIQUE 2024-2025
ENSEIGNANT: DR NIKIEMA ADAMA
2025-01-23
library(haven)
library(knitr)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(haven)
BASE_TP<- read_sav("C:/Users/USER/Desktop/LPAS3/statistique de l'agriculture/PROJET_AGRICULTURE_GROUPE4/PROJET_AGRICULTURE_GROUPE4/Projet_statistique_agricole/BASE_TP_VF.sav")
head(BASE_TP)## # A tibble: 6 × 36
## REG PROV COM VILL MEN StrateDef PARCELLE NUM_RESP
## <dbl+lbl> <dbl+lb> <dbl> <dbl+lbl> <dbl> <dbl+lbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 [BOUCLE DU MO… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 1 1
## 2 1 [BOUCLE DU MO… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 3 1
## 3 1 [BOUCLE DU MO… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 2 1
## 4 1 [BOUCLE DU MO… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 4 1
## 5 1 [BOUCLE DU MO… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 61 2 [Petit… 5 1
## 6 1 [BOUCLE DU MO… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 61 2 [Petit… 4 1
## # ℹ 28 more variables: CULT1_tab <dbl+lbl>, CULT2_tab <dbl+lbl>,
## # POIDCULT1 <dbl>, POIDCULT2 <dbl>, REMUNE <dbl+lbl>, QTITE_HOM_JOUR <dbl>,
## # COUT_MO <dbl>, ENTRAID <dbl+lbl>, MODER1 <dbl+lbl>, MODER2 <dbl+lbl>,
## # MODER3 <dbl+lbl>, S12C04 <dbl+lbl>, S12C05 <dbl+lbl>, S12C06 <dbl+lbl>,
## # S12C07 <chr+lbl>, S12C12 <dbl+lbl>, S12C13 <dbl+lbl>, S12C18 <dbl+lbl>,
## # S12C18A <dbl+lbl>, S12C19 <dbl+lbl>, CARREND <dbl+lbl>,
## # SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2 <dbl>, rend11C <dbl>, rend12C <dbl>, …# Installation si nécessaire
if (!require(zoo))
# Chargement des bibliothèques nécessaires
library(dplyr)## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericlibrary(zoo) # Charger explicitement le package zoo pour na.locf
# Étape 1 : Vérification et nettoyage de COEF
BASE_TP <- BASE_TP %>%
group_by(VILL, StrateDef) %>% # Regrouper par village et strate
mutate(
COEF = if_else(is.na(COEF), na.locf(COEF, na.rm = FALSE), COEF), # Remplissage vers l'avant
COEF = if_else(is.na(COEF), na.locf(COEF, fromLast = TRUE, na.rm = FALSE), COEF) # Remplissage vers l'arrière
) %>%
ungroup()
# Étape 2 : Création de la base pondérée
# Répéter chaque ligne en fonction de la valeur arrondie de COEF
BASE_TP_ponderee <- BASE_TP[rep(1:nrow(BASE_TP), times = round(BASE_TP$COEF)), ]
# Afficher un aperçu des premières lignes
#head(BASE_TP_ponderee)A ce niveau nous avons labéllisé les variables importantes. pour cela nous créé la modalité riz qui prend en compte les deux types de riz cultivés à savoir riz bas fond non aménagé et riz de haute terre. Egalement nous nous créé la modalité Sorgho qui fusionne les deux modalités sorgho blanc,sorgho rouge.
BASE_TP=BASE_TP_ponderee
# Convertir CULT1_tab en caractère (si nécessaire)
BASE_TP$CULT1_tab <- as.character(BASE_TP$CULT1_tab)
# Modifier les valeurs dans CULT1_tab
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "5"] <- "4"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "8"] <- "7"
# Convertir CULT2_tab en caractère
BASE_TP$CULT2_tab <- as.character(BASE_TP$CULT2_tab)
# Modifier les valeurs dans CULT2_tab
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "5"] <- "4"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "8"] <- "7"
## Recoding BASE_TP$REG
BASE_TP$REG <- as.character(BASE_TP$REG)
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "1"] <- "Boucle du Mouhoun"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "2"] <- "CASCADES"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "3"] <- "CENTRE"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "4"] <- "CENTRE EST"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "5"] <- "CENTRE NORD"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "6"] <- "CENTRE OUEST"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "7"] <- "CENTRE SUD"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "8"] <- "EST"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "9"] <- "HAUT BASSIN"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "10"] <- "NORD"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "11"] <- "PLATEAUX CENTRALE"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "12"] <- "SAHEL"
BASE_TP$REG[BASE_TP$REG == "13"] <- "SUD OUEST"
## Recoding BASE_TP$CULT1_tab into BASE_TP$CULT1_tab_rec
BASE_TP$CULT1_tab <- BASE_TP$CULT1_tab
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "1"] <- "mil"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "10"] <- "coton"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "13"] <- "arachide"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "14"] <- "sésame"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "16"] <- "igname"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "18"] <- "niébé"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "2"] <- "mais"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "4"] <- "riz"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "6"] <- "fonio"
BASE_TP$CULT1_tab[BASE_TP$CULT1_tab == "7"] <- "sorgho"
## Recoding BASE_TP$CULT1_tab into BASE_TP$CULT1_tab_rec
BASE_TP$CULT2_tab<- BASE_TP$CULT2_tab
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "1"] <- "mil"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "10"] <- "coton"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "13"] <- "arachide"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "14"] <- "sésame"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "16"] <- "igname"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "18"] <- "niébé"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "2"] <- "mais"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "4"] <- "riz"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "6"] <- "fonio"
BASE_TP$CULT2_tab[BASE_TP$CULT2_tab == "7"] <- "sorgho"
## Recoding BASE_TP$TYPE_ASS into BASE_TP$TYPE_ASS_rec
BASE_TP$TYPE_ASS <- as.character(BASE_TP$TYPE_ASS)
BASE_TP$TYPE_ASS[BASE_TP$TYPE_ASS == "1"] <- "Pure"
BASE_TP$TYPE_ASS[BASE_TP$TYPE_ASS == "2"] <- "Associé"Le diagramme circulaire présenté illustre la répartition des types d’association des cultures entre deux catégories : “Pure” et “Associé”.
Analyse du graphique :
“Pure” (10859170) :
Cette catégorie représente la majorité des observations.
Elle occupe une large portion du cercle
“Associé” (3485193) :
Cette catégorie représente une proportion nettement plus faible.
Elle occupe une plus petite portion du cercle.
# Comptage des occurrences pour chaque catégorie
counts <- table(BASE_TP$TYPE_ASS)
# Création du diagramme circulaire
pie(
counts,
labels = paste0(names(counts), " (", counts, ")"), # Étiquettes avec nom et fréquence
col = rainbow(length(counts)), # Couleurs
main = "Répartition des Types d'Association des cultures"
)
Nous avons créé une variable appélée Culture qui contient les 10 cultures sélectionnées en se basant sur certains critères.Nous avons utilisé les variables Type Association(TYPE_ASS),CULT1_tab,CULT2_tab REND11C et REND12C. Ainsi, si nous avons deux culture associées sur la même parcelle alors la superficie de la parcelle sera attribuée à la culture ayant le plus de rendement sinon garder le nom de la culture et la superficie de la parcelle si la culture est Pure. Et nous attribuons également le nom à la culture ayant le plus de rendement comme la culture cultivée sur la superficie.cette variable contenant uniquement les 10 cultures sélectionnées est utilisée pour le reste du travail.
library(dplyr)
# Définir les cultures d'intérêt
cultures_interet <- c("mil", "mais", "riz", "fonio", "sorgho", "coton", "arachide", "sésame", "niébé", "igname")
# Créer la variable Culture en fonction des conditions
BASE_TP <- BASE_TP %>%
mutate(
Culture = case_when(
# Cas 1 : TYPE_ASS == "Pure", on garde CULT1_tab si c'est une culture d'intérêt
TYPE_ASS == "Pure" & CULT1_tab %in% cultures_interet ~ CULT1_tab,
# Cas 2 : TYPE_ASS == "Associé", comparer les rendements rend11C et rend12C
TYPE_ASS == "Associé" & CULT1_tab %in% cultures_interet &
(is.na(rend12C) | rend11C >= rend12C) ~ CULT1_tab, # Choisir CULT1 si meilleur rendement ou rend12C manquant
TYPE_ASS == "Associé" & CULT2_tab %in% cultures_interet &
(is.na(rend11C) | rend12C > rend11C) ~ CULT2_tab, # Choisir CULT2 si meilleur rendement
# Si aucune condition n'est remplie, NA
TRUE ~ NA_character_
)
)
# Afficher les résultats
head(BASE_TP)## # A tibble: 6 × 37
## REG PROV COM VILL MEN StrateDef PARCELLE NUM_RESP CULT1_tab
## <chr> <dbl+lb> <dbl> <dbl+lbl> <dbl> <dbl+lbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Boucl… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 1 1 mil
## 2 Boucl… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 1 1 mil
## 3 Boucl… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 1 1 mil
## 4 Boucl… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 1 1 mil
## 5 Boucl… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 1 1 mil
## 6 Boucl… 13 [KOS… 1301 1.30e6 [Bab… 31 4 [Gros … 1 1 mil
## # ℹ 28 more variables: CULT2_tab <chr>, POIDCULT1 <dbl>, POIDCULT2 <dbl>,
## # REMUNE <dbl+lbl>, QTITE_HOM_JOUR <dbl>, COUT_MO <dbl>, ENTRAID <dbl+lbl>,
## # MODER1 <dbl+lbl>, MODER2 <dbl+lbl>, MODER3 <dbl+lbl>, S12C04 <dbl+lbl>,
## # S12C05 <dbl+lbl>, S12C06 <dbl+lbl>, S12C07 <chr+lbl>, S12C12 <dbl+lbl>,
## # S12C13 <dbl+lbl>, S12C18 <dbl+lbl>, S12C18A <dbl+lbl>, S12C19 <dbl+lbl>,
## # CARREND <dbl+lbl>, SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2 <dbl>, rend11C <dbl>,
## # rend12C <dbl>, TYPE_ASS <chr>, PROD1 <dbl>, PROD2 <dbl>, COEF <dbl>, …## Recoding BASE_TP$S12C12
BASE_TP$S12C12 <- as.character(BASE_TP$S12C12)
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "0"] <- "Aucun"
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "1"] <- "Titre foncier"
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "2"] <- "Bail"
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "3"] <- "Attestation de Possession Fonciere(APF)"
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "4"] <- "Permis d'exploiter"
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "5"] <- "Acte de cession de possession fonciere rurale"
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "6"] <- "Possesseur terrien"
BASE_TP$S12C12[BASE_TP$S12C12 == "7"] <- "Autorisation de mise en valeur temporaire"1.1 superficie totale par culture et par region
# Charger les packages nécessaires
library(dplyr)
# Trier les données par région et culture
BASE_TP <- BASE_TP %>%
arrange(REG, Culture) # Tri par région et culture
# Calcul de la superficie totale par culture et par région
superficie_totale <- BASE_TP %>%
group_by(REG, Culture) %>%
summarise(superficie_totale = sum(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2, na.rm = TRUE), .groups = "drop") # .groups = "drop" pour supprimer la structure de groupe
# Afficher les résultats (optionnel)
kable(na.omit(superficie_totale))| REG | Culture | superficie_totale |
|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | arachide | 102857.4497 |
| Boucle du Mouhoun | coton | 200893.4153 |
| Boucle du Mouhoun | fonio | 26010.7025 |
| Boucle du Mouhoun | mais | 154315.4029 |
| Boucle du Mouhoun | mil | 289326.7062 |
| Boucle du Mouhoun | niébé | 42785.2750 |
| Boucle du Mouhoun | riz | 22194.9923 |
| Boucle du Mouhoun | sorgho | 294547.7481 |
| Boucle du Mouhoun | sésame | 96378.5514 |
| CASCADES | arachide | 58980.1982 |
| CASCADES | coton | 53383.1423 |
| CASCADES | fonio | 815.9768 |
| CASCADES | igname | 612.8028 |
| CASCADES | mais | 138487.8667 |
| CASCADES | mil | 9689.8523 |
| CASCADES | niébé | 25330.8065 |
| CASCADES | riz | 18017.6322 |
| CASCADES | sorgho | 27650.9465 |
| CASCADES | sésame | 29381.3427 |
| CENTRE | arachide | 7149.8882 |
| CENTRE | mais | 12308.1008 |
| CENTRE | mil | 2636.9556 |
| CENTRE | niébé | 5843.3211 |
| CENTRE | riz | 54.6099 |
| CENTRE | sorgho | 13337.8904 |
| CENTRE | sésame | 1161.5082 |
| CENTRE EST | arachide | 105259.2831 |
| CENTRE EST | coton | 8253.6007 |
| CENTRE EST | mais | 104136.9610 |
| CENTRE EST | mil | 54708.7662 |
| CENTRE EST | niébé | 52295.4194 |
| CENTRE EST | riz | 20438.4391 |
| CENTRE EST | sorgho | 99552.7819 |
| CENTRE EST | sésame | 11523.9811 |
| CENTRE NORD | arachide | 35186.7820 |
| CENTRE NORD | coton | 57.0000 |
| CENTRE NORD | mais | 22524.2451 |
| CENTRE NORD | mil | 31189.2294 |
| CENTRE NORD | niébé | 41644.1467 |
| CENTRE NORD | riz | 623.1727 |
| CENTRE NORD | sorgho | 180198.6889 |
| CENTRE NORD | sésame | 8616.1278 |
| CENTRE OUEST | arachide | 80555.7058 |
| CENTRE OUEST | coton | 29844.3780 |
| CENTRE OUEST | igname | 737.8315 |
| CENTRE OUEST | mais | 138863.4187 |
| CENTRE OUEST | mil | 120478.9346 |
| CENTRE OUEST | niébé | 82583.9316 |
| CENTRE OUEST | riz | 7453.7446 |
| CENTRE OUEST | sorgho | 346289.8322 |
| CENTRE OUEST | sésame | 127525.6111 |
| CENTRE SUD | arachide | 38197.1401 |
| CENTRE SUD | coton | 10130.9805 |
| CENTRE SUD | mais | 69510.0761 |
| CENTRE SUD | mil | 36888.6722 |
| CENTRE SUD | niébé | 25880.5750 |
| CENTRE SUD | riz | 10451.4050 |
| CENTRE SUD | sorgho | 57956.4134 |
| CENTRE SUD | sésame | 16471.5443 |
| EST | arachide | 114123.8002 |
| EST | coton | 2730.4333 |
| EST | fonio | 1.1970 |
| EST | mais | 74104.8737 |
| EST | mil | 102912.6884 |
| EST | niébé | 51326.9834 |
| EST | riz | 26231.0553 |
| EST | sorgho | 197753.6971 |
| EST | sésame | 24905.1223 |
| HAUT BASSIN | arachide | 77286.2327 |
| HAUT BASSIN | coton | 230094.5202 |
| HAUT BASSIN | fonio | 676.3787 |
| HAUT BASSIN | igname | 655.3364 |
| HAUT BASSIN | mais | 284364.6127 |
| HAUT BASSIN | mil | 33734.6343 |
| HAUT BASSIN | niébé | 56274.3341 |
| HAUT BASSIN | riz | 32867.0232 |
| HAUT BASSIN | sorgho | 91105.9906 |
| HAUT BASSIN | sésame | 9656.8185 |
| NORD | arachide | 51309.3429 |
| NORD | mais | 27074.1730 |
| NORD | mil | 50353.3946 |
| NORD | niébé | 46385.6832 |
| NORD | riz | 2388.0432 |
| NORD | sorgho | 201496.6132 |
| NORD | sésame | 4806.2730 |
| PLATEAUX CENTRALE | arachide | 29373.8700 |
| PLATEAUX CENTRALE | coton | 8438.0640 |
| PLATEAUX CENTRALE | mais | 39887.5719 |
| PLATEAUX CENTRALE | mil | 29279.6779 |
| PLATEAUX CENTRALE | niébé | 39074.3962 |
| PLATEAUX CENTRALE | riz | 183.7557 |
| PLATEAUX CENTRALE | sorgho | 119203.3004 |
| PLATEAUX CENTRALE | sésame | 8104.3277 |
| SAHEL | arachide | 4578.1592 |
| SAHEL | mais | 3399.8253 |
| SAHEL | mil | 139786.6261 |
| SAHEL | niébé | 6176.0197 |
| SAHEL | sorgho | 26583.5844 |
| SAHEL | sésame | 1546.1339 |
| SUD OUEST | arachide | 35845.4517 |
| SUD OUEST | coton | 34890.6307 |
| SUD OUEST | igname | 2887.2399 |
| SUD OUEST | mais | 123720.9936 |
| SUD OUEST | mil | 33173.9949 |
| SUD OUEST | niébé | 45890.4288 |
| SUD OUEST | riz | 4466.1386 |
| SUD OUEST | sorgho | 105535.6051 |
| SUD OUEST | sésame | 30960.5864 |
1.2 Quelle est la superficie moyenne d’un ménage par région
library(dplyr)
# Calcul de la superficie totale et du nombre total de ménages par région
superficie_moyenne_par_menage <- BASE_TP %>%
group_by(REG) %>% # Regrouper par région
summarise(
superficie_totale_region = sum(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2/COEF, na.rm = TRUE),
menage_total_region = n_distinct(MEN), # Nombre total de ménages distincts par région
superficie_moyenne_menage = ifelse(menage_total_region > 0,
superficie_totale_region / menage_total_region,
NA) # Superficie moyenne par ménage
) %>%
ungroup()
# Afficher les résultats
kable(superficie_moyenne_par_menage)| REG | superficie_totale_region | menage_total_region | superficie_moyenne_menage |
|---|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | 4448.1696 | 182 | 24.440493 |
| CASCADES | 1212.6434 | 111 | 10.924716 |
| CENTRE | 334.8132 | 96 | 3.487637 |
| CENTRE EST | 1216.6716 | 160 | 7.604197 |
| CENTRE NORD | 1075.0499 | 187 | 5.748930 |
| CENTRE OUEST | 3236.1137 | 212 | 15.264688 |
| CENTRE SUD | 2058.2927 | 248 | 8.299567 |
| EST | 2229.2944 | 166 | 13.429484 |
| HAUT BASSIN | 4461.2262 | 182 | 24.512232 |
| NORD | 1198.8964 | 160 | 7.493103 |
| PLATEAUX CENTRALE | 1270.0987 | 201 | 6.318899 |
| SAHEL | 689.4536 | 127 | 5.428769 |
| SUD OUEST | 1906.6995 | 151 | 12.627149 |
1.3 Quelle est la superficie moyenne d’un responsable de parcelle par région
library(dplyr)
# Calcul de la superficie totale et du nombre total de responsables par région
superficie_moyenne_par_responsable <- BASE_TP %>%
group_by(REG) %>% # Regrouper par région
summarise(
superficie_totale_region = sum(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2 / COEF, na.rm = TRUE), # Superficie totale ajustée par COEF
total_responsables_region = n_distinct(NUM_RESP), # Nombre total de responsables de parcelles distincts
superficie_moyenne_responsable = ifelse(total_responsables_region > 0,
superficie_totale_region / total_responsables_region,
NA) # Superficie moyenne par responsable
) %>%
ungroup()
kable(superficie_moyenne_par_responsable)| REG | superficie_totale_region | total_responsables_region | superficie_moyenne_responsable |
|---|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | 4448.1696 | 39 | 114.05563 |
| CASCADES | 1212.6434 | 29 | 41.81529 |
| CENTRE | 334.8132 | 24 | 13.95055 |
| CENTRE EST | 1216.6716 | 35 | 34.76205 |
| CENTRE NORD | 1075.0499 | 41 | 26.22073 |
| CENTRE OUEST | 3236.1137 | 38 | 85.16089 |
| CENTRE SUD | 2058.2927 | 36 | 57.17480 |
| EST | 2229.2944 | 35 | 63.69413 |
| HAUT BASSIN | 4461.2262 | 46 | 96.98318 |
| NORD | 1198.8964 | 46 | 26.06297 |
| PLATEAUX CENTRALE | 1270.0987 | 45 | 28.22442 |
| SAHEL | 689.4536 | 19 | 36.28703 |
| SUD OUEST | 1906.6995 | 32 | 59.58436 |
2.1 Calcul du rendement moyen en pure par culture et par région
library(dplyr)
# Calcul du rendement moyen en pur par culture et par région
rendement_moyen_pur_culture <- BASE_TP %>%
filter(
TYPE_ASS == "Pure" # Modalité "Pure" uniquement
# Rendement rend12C non manquant
) %>%
group_by( Culture,REG) %>% # Regrouper par région et culture
summarise(
rendement_moyen_pure = mean(rend11C, na.rm = TRUE), # Moyenne des rendements (rend11C + rend12C)
.groups = "drop" # Supprimer les regroupements après calcul
)
# Afficher les résultats
kable(na.omit(rendement_moyen_pur_culture))| Culture | REG | rendement_moyen_pure |
|---|---|---|
| arachide | Boucle du Mouhoun | 748.7123 |
| arachide | CASCADES | 920.6970 |
| arachide | CENTRE | 881.4651 |
| arachide | CENTRE EST | 992.2433 |
| arachide | CENTRE NORD | 708.4486 |
| arachide | CENTRE OUEST | 824.1052 |
| arachide | CENTRE SUD | 956.2709 |
| arachide | EST | 979.9114 |
| arachide | HAUT BASSIN | 900.3417 |
| arachide | NORD | 680.5623 |
| arachide | PLATEAUX CENTRALE | 780.7436 |
| arachide | SAHEL | 438.2495 |
| arachide | SUD OUEST | 931.8976 |
| coton | Boucle du Mouhoun | 1076.7077 |
| coton | CASCADES | 1334.3337 |
| coton | CENTRE EST | 707.6738 |
| coton | CENTRE NORD | 142.7368 |
| coton | CENTRE OUEST | 852.1722 |
| coton | CENTRE SUD | 1140.1500 |
| coton | EST | 510.9503 |
| coton | HAUT BASSIN | 1170.5155 |
| coton | PLATEAUX CENTRALE | 1197.7473 |
| coton | SUD OUEST | 1252.2106 |
| fonio | Boucle du Mouhoun | 547.3172 |
| fonio | CASCADES | 1372.9100 |
| fonio | EST | 420.0000 |
| fonio | HAUT BASSIN | 752.2968 |
| igname | CASCADES | 12555.1298 |
| igname | CENTRE OUEST | 18959.3083 |
| igname | HAUT BASSIN | 13307.2989 |
| igname | SUD OUEST | 12626.6033 |
| mais | Boucle du Mouhoun | 1338.2762 |
| mais | CASCADES | 1731.4914 |
| mais | CENTRE | 1592.5373 |
| mais | CENTRE EST | 1411.0316 |
| mais | CENTRE NORD | 839.1486 |
| mais | CENTRE OUEST | 1229.9593 |
| mais | CENTRE SUD | 1505.1630 |
| mais | EST | 1399.5930 |
| mais | HAUT BASSIN | 1797.6930 |
| mais | NORD | 634.5975 |
| mais | PLATEAUX CENTRALE | 1090.8129 |
| mais | SAHEL | 712.0295 |
| mais | SUD OUEST | 1348.6081 |
| mil | Boucle du Mouhoun | 951.6882 |
| mil | CASCADES | 1344.5643 |
| mil | CENTRE | 831.9188 |
| mil | CENTRE EST | 779.8441 |
| mil | CENTRE NORD | 527.0815 |
| mil | CENTRE OUEST | 816.6434 |
| mil | CENTRE SUD | 1040.3854 |
| mil | EST | 960.8921 |
| mil | HAUT BASSIN | 713.9142 |
| mil | NORD | 446.2061 |
| mil | PLATEAUX CENTRALE | 696.0165 |
| mil | SAHEL | 603.2026 |
| mil | SUD OUEST | 878.8302 |
| niébé | Boucle du Mouhoun | 753.4841 |
| niébé | CASCADES | 686.5561 |
| niébé | CENTRE | 848.3419 |
| niébé | CENTRE EST | 757.3942 |
| niébé | CENTRE NORD | 661.4405 |
| niébé | CENTRE OUEST | 691.3584 |
| niébé | CENTRE SUD | 858.4351 |
| niébé | EST | 1029.2207 |
| niébé | HAUT BASSIN | 688.0991 |
| niébé | NORD | 451.2026 |
| niébé | PLATEAUX CENTRALE | 634.3948 |
| niébé | SAHEL | 747.1593 |
| niébé | SUD OUEST | 711.2344 |
| riz | Boucle du Mouhoun | 1684.0454 |
| riz | CASCADES | 1510.9062 |
| riz | CENTRE | 2102.1024 |
| riz | CENTRE EST | 1377.8827 |
| riz | CENTRE NORD | 970.3410 |
| riz | CENTRE OUEST | 1557.7662 |
| riz | CENTRE SUD | 1306.2274 |
| riz | EST | 2763.4081 |
| riz | HAUT BASSIN | 1594.8959 |
| riz | NORD | 1175.4666 |
| riz | PLATEAUX CENTRALE | 912.5164 |
| riz | SUD OUEST | 1548.0125 |
| sorgho | Boucle du Mouhoun | 1050.0462 |
| sorgho | CASCADES | 1124.1362 |
| sorgho | CENTRE | 1104.8036 |
| sorgho | CENTRE EST | 1268.8003 |
| sorgho | CENTRE NORD | 739.7757 |
| sorgho | CENTRE OUEST | 932.2799 |
| sorgho | CENTRE SUD | 1126.5925 |
| sorgho | EST | 1170.4537 |
| sorgho | HAUT BASSIN | 889.4594 |
| sorgho | NORD | 788.2744 |
| sorgho | PLATEAUX CENTRALE | 921.5689 |
| sorgho | SAHEL | 719.0552 |
| sorgho | SUD OUEST | 921.4285 |
| sésame | Boucle du Mouhoun | 568.3400 |
| sésame | CASCADES | 602.0556 |
| sésame | CENTRE | 836.8530 |
| sésame | CENTRE EST | 646.2066 |
| sésame | CENTRE NORD | 436.8248 |
| sésame | CENTRE OUEST | 573.4647 |
| sésame | CENTRE SUD | 636.4287 |
| sésame | EST | 609.4485 |
| sésame | HAUT BASSIN | 544.7590 |
| sésame | NORD | 376.4322 |
| sésame | PLATEAUX CENTRALE | 373.8625 |
| sésame | SAHEL | 320.3211 |
| sésame | SUD OUEST | 641.0477 |
2.•2 Quelle est la production (en tonnes) pour chaque culture par région ?
## Calcul de la superficie totale et du nombre total de ménages par région
library(dplyr)
production_totale <- BASE_TP %>%
filter(!is.na(Culture), !is.na(PROD1), !is.na(PROD2)) %>% # Filtrer les valeurs non manquantes
group_by(REG, Culture) %>% # Grouper par région, CULT1_tab et CULT2_tab
summarise(
production_totale = sum(PROD1 + PROD2, na.rm = TRUE), # Somme de PROD1 et PROD2
.groups = "drop" # Supprimer le regroupement après calcul
) %>%
arrange(Culture,REG) # Optionnel : trier les résultats par région et culture
# Afficher les résultats
kable(production_totale)| REG | Culture | production_totale |
|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | arachide | 24854.31426 |
| CASCADES | arachide | 16808.73467 |
| CENTRE | arachide | 232.40837 |
| CENTRE EST | arachide | 33547.62682 |
| CENTRE NORD | arachide | 6769.21228 |
| CENTRE OUEST | arachide | 16116.06885 |
| CENTRE SUD | arachide | 16221.96757 |
| EST | arachide | 57866.35710 |
| HAUT BASSIN | arachide | 8618.59857 |
| NORD | arachide | 8619.27432 |
| PLATEAUX CENTRALE | arachide | 691.33629 |
| SAHEL | arachide | 796.06419 |
| SUD OUEST | arachide | 7834.95513 |
| Boucle du Mouhoun | coton | 9700.80492 |
| CENTRE EST | coton | 739.60940 |
| CENTRE OUEST | coton | 453.79966 |
| CENTRE SUD | coton | 171.25421 |
| EST | coton | 1247.42049 |
| HAUT BASSIN | coton | 13997.76478 |
| PLATEAUX CENTRALE | coton | 477.50000 |
| SUD OUEST | coton | 5164.44733 |
| CASCADES | igname | 4256.95050 |
| CENTRE OUEST | igname | 26.48940 |
| HAUT BASSIN | igname | 502.26904 |
| SUD OUEST | igname | 9239.55703 |
| Boucle du Mouhoun | mais | 4261.55758 |
| CASCADES | mais | 9955.12842 |
| CENTRE | mais | 1863.05755 |
| CENTRE EST | mais | 24470.79221 |
| CENTRE NORD | mais | 1384.48290 |
| CENTRE OUEST | mais | 15399.55040 |
| CENTRE SUD | mais | 11071.35849 |
| EST | mais | 33082.94283 |
| HAUT BASSIN | mais | 33418.28604 |
| NORD | mais | 12646.22067 |
| PLATEAUX CENTRALE | mais | 469.08010 |
| SAHEL | mais | 510.78853 |
| SUD OUEST | mais | 36017.67247 |
| Boucle du Mouhoun | mil | 89755.00028 |
| CASCADES | mil | 2168.95117 |
| CENTRE | mil | 2575.22298 |
| CENTRE EST | mil | 46116.98809 |
| CENTRE NORD | mil | 26072.97387 |
| CENTRE OUEST | mil | 60978.24984 |
| CENTRE SUD | mil | 44328.38238 |
| EST | mil | 70622.30713 |
| HAUT BASSIN | mil | 4143.05589 |
| NORD | mil | 35892.00465 |
| PLATEAUX CENTRALE | mil | 17904.54578 |
| SAHEL | mil | 88788.33919 |
| SUD OUEST | mil | 20922.17948 |
| Boucle du Mouhoun | niébé | 6560.93665 |
| CASCADES | niébé | 12105.55224 |
| CENTRE | niébé | 2858.95595 |
| CENTRE EST | niébé | 17528.15739 |
| CENTRE NORD | niébé | 11270.87625 |
| CENTRE OUEST | niébé | 14416.29407 |
| CENTRE SUD | niébé | 1900.03021 |
| EST | niébé | 25636.60666 |
| HAUT BASSIN | niébé | 7566.24265 |
| NORD | niébé | 15602.76979 |
| PLATEAUX CENTRALE | niébé | 3665.06959 |
| SAHEL | niébé | 11695.45640 |
| SUD OUEST | niébé | 7982.97972 |
| Boucle du Mouhoun | riz | 505.18553 |
| CENTRE EST | riz | 414.34500 |
| CENTRE OUEST | riz | 1245.28268 |
| CENTRE SUD | riz | 16822.77569 |
| EST | riz | 176.80517 |
| HAUT BASSIN | riz | 214.80645 |
| SUD OUEST | riz | 54.01595 |
| Boucle du Mouhoun | sorgho | 128296.15055 |
| CASCADES | sorgho | 27210.76639 |
| CENTRE | sorgho | 14978.46802 |
| CENTRE EST | sorgho | 67334.78221 |
| CENTRE NORD | sorgho | 148107.80937 |
| CENTRE OUEST | sorgho | 175638.54606 |
| CENTRE SUD | sorgho | 20655.53266 |
| EST | sorgho | 160596.33257 |
| HAUT BASSIN | sorgho | 12865.52391 |
| NORD | sorgho | 147719.40393 |
| PLATEAUX CENTRALE | sorgho | 68044.73893 |
| SAHEL | sorgho | 7654.16589 |
| SUD OUEST | sorgho | 37337.67111 |
| Boucle du Mouhoun | sésame | 7823.35492 |
| CASCADES | sésame | 35.90560 |
| CENTRE | sésame | 224.72164 |
| CENTRE EST | sésame | 1216.44788 |
| CENTRE NORD | sésame | 2022.89765 |
| CENTRE OUEST | sésame | 7087.47576 |
| CENTRE SUD | sésame | 24447.90098 |
| EST | sésame | 6304.22538 |
| NORD | sésame | 323.37182 |
| PLATEAUX CENTRALE | sésame | 937.24487 |
| SAHEL | sésame | 179.08348 |
| SUD OUEST | sésame | 568.03121 |
2.3 Quel est le rendement moyen en pure de chaque culture par région et selon le relief de la parcelle ?
# Charger le package dplyr
library(dplyr)
library(questionr)
## Recoding BASE_TP$S12C06 into BASE_TP$S12C06_rec
BASE_TP$S12C06 <- as.character(BASE_TP$S12C06)
BASE_TP$S12C06[BASE_TP$S12C06 == "1"] <- "Plaine/Plateau"
BASE_TP$S12C06[BASE_TP$S12C06 == "2"] <- "Bas-fonds"
BASE_TP$S12C06[BASE_TP$S12C06 == "3"] <- "Versant"# Filtrer les données pour TYPE_ASS = "Pure" et valeurs non manquantes
rendement_moyen_pure <- BASE_TP %>%
filter(
TYPE_ASS == "Pure", # Filtrer uniquement les parcelles en culture Pure
# Retirer les valeurs manquantes pour rend12C (rendement)
) %>%
group_by(REG, Culture, S12C06) %>% # Regrouper par région, culture et relief
summarise(
rendement_moyen = mean(rend11C, na.rm = TRUE), # Calcul de la moyenne des rendements
.groups = "drop" # Supprimer le regroupement après calcul
)
# Afficher les résultats
kable(rendement_moyen_pure)| REG | Culture | S12C06 | rendement_moyen |
|---|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | arachide | Bas-fonds | 408.00000 |
| Boucle du Mouhoun | arachide | Plaine/Plateau | 752.79844 |
| Boucle du Mouhoun | arachide | Versant | 675.61638 |
| Boucle du Mouhoun | coton | Bas-fonds | 1135.51634 |
| Boucle du Mouhoun | coton | Plaine/Plateau | 1081.96197 |
| Boucle du Mouhoun | coton | Versant | 937.74991 |
| Boucle du Mouhoun | fonio | Plaine/Plateau | 553.20011 |
| Boucle du Mouhoun | fonio | Versant | 479.54517 |
| Boucle du Mouhoun | fonio | NA | NaN |
| Boucle du Mouhoun | mais | Bas-fonds | 782.82540 |
| Boucle du Mouhoun | mais | Plaine/Plateau | 1347.08531 |
| Boucle du Mouhoun | mais | Versant | 1572.71939 |
| Boucle du Mouhoun | mais | NA | NaN |
| Boucle du Mouhoun | mil | Plaine/Plateau | 938.12049 |
| Boucle du Mouhoun | mil | Versant | 1141.81858 |
| Boucle du Mouhoun | mil | NA | 800.00000 |
| Boucle du Mouhoun | niébé | Bas-fonds | 400.00000 |
| Boucle du Mouhoun | niébé | Plaine/Plateau | 752.98163 |
| Boucle du Mouhoun | niébé | Versant | 762.96365 |
| Boucle du Mouhoun | riz | Bas-fonds | 1796.42294 |
| Boucle du Mouhoun | riz | Plaine/Plateau | 1207.74276 |
| Boucle du Mouhoun | riz | Versant | 1842.77361 |
| Boucle du Mouhoun | sorgho | Bas-fonds | 866.07562 |
| Boucle du Mouhoun | sorgho | Plaine/Plateau | 1061.89654 |
| Boucle du Mouhoun | sorgho | Versant | 994.52046 |
| Boucle du Mouhoun | sorgho | NA | NaN |
| Boucle du Mouhoun | sésame | Bas-fonds | 435.21289 |
| Boucle du Mouhoun | sésame | Plaine/Plateau | 574.06929 |
| Boucle du Mouhoun | sésame | Versant | 556.33175 |
| Boucle du Mouhoun | NA | Bas-fonds | 1477.89474 |
| Boucle du Mouhoun | NA | Plaine/Plateau | 6359.99005 |
| Boucle du Mouhoun | NA | Versant | 852.58072 |
| CASCADES | arachide | Bas-fonds | NaN |
| CASCADES | arachide | Plaine/Plateau | 927.71990 |
| CASCADES | arachide | Versant | 643.69355 |
| CASCADES | coton | Plaine/Plateau | 1314.38806 |
| CASCADES | coton | Versant | 1579.70612 |
| CASCADES | fonio | Plaine/Plateau | 1438.12334 |
| CASCADES | fonio | Versant | 1040.00000 |
| CASCADES | igname | Plaine/Plateau | 12555.12984 |
| CASCADES | mais | Bas-fonds | 1659.24766 |
| CASCADES | mais | Plaine/Plateau | 1720.41451 |
| CASCADES | mais | Versant | 1877.78447 |
| CASCADES | mil | Plaine/Plateau | 1350.54409 |
| CASCADES | mil | Versant | 1200.00000 |
| CASCADES | niébé | Bas-fonds | 500.00000 |
| CASCADES | niébé | Plaine/Plateau | 699.95124 |
| CASCADES | niébé | Versant | 585.20897 |
| CASCADES | riz | Bas-fonds | 1487.69597 |
| CASCADES | riz | Plaine/Plateau | 1769.51096 |
| CASCADES | riz | Versant | 800.00000 |
| CASCADES | sorgho | Bas-fonds | 1251.59882 |
| CASCADES | sorgho | Plaine/Plateau | 1117.03136 |
| CASCADES | sorgho | Versant | 1570.27523 |
| CASCADES | sésame | Plaine/Plateau | 603.36348 |
| CASCADES | sésame | Versant | 480.00000 |
| CASCADES | NA | Bas-fonds | 7237.97722 |
| CASCADES | NA | Plaine/Plateau | 4404.92268 |
| CASCADES | NA | Versant | 1813.50520 |
| CENTRE | arachide | Bas-fonds | 869.03483 |
| CENTRE | arachide | Plaine/Plateau | 881.76109 |
| CENTRE | arachide | Versant | 848.00000 |
| CENTRE | arachide | NA | NaN |
| CENTRE | mais | Bas-fonds | 1615.72542 |
| CENTRE | mais | Plaine/Plateau | 1597.18071 |
| CENTRE | mais | Versant | 1216.19972 |
| CENTRE | mil | Plaine/Plateau | 866.68722 |
| CENTRE | mil | Versant | 280.00000 |
| CENTRE | niébé | Bas-fonds | 1354.90605 |
| CENTRE | niébé | Plaine/Plateau | 835.92433 |
| CENTRE | niébé | Versant | 815.21270 |
| CENTRE | riz | Bas-fonds | 2102.10243 |
| CENTRE | sorgho | Bas-fonds | 1623.42961 |
| CENTRE | sorgho | Plaine/Plateau | 1082.08385 |
| CENTRE | sorgho | Versant | 951.11111 |
| CENTRE | sésame | Bas-fonds | NaN |
| CENTRE | sésame | Plaine/Plateau | 838.26584 |
| CENTRE | sésame | Versant | 480.00000 |
| CENTRE | NA | Bas-fonds | 2400.00000 |
| CENTRE | NA | Plaine/Plateau | 4265.08433 |
| CENTRE | NA | Versant | 1803.73869 |
| CENTRE | NA | NA | NaN |
| CENTRE EST | arachide | Bas-fonds | 802.31405 |
| CENTRE EST | arachide | Plaine/Plateau | 990.33616 |
| CENTRE EST | arachide | Versant | 1109.11746 |
| CENTRE EST | coton | Bas-fonds | 224.00000 |
| CENTRE EST | coton | Plaine/Plateau | 699.69268 |
| CENTRE EST | coton | Versant | 901.45800 |
| CENTRE EST | mais | Bas-fonds | 926.10085 |
| CENTRE EST | mais | Plaine/Plateau | 1452.43655 |
| CENTRE EST | mais | Versant | 1654.53039 |
| CENTRE EST | mil | Plaine/Plateau | 778.30692 |
| CENTRE EST | mil | Versant | 876.46552 |
| CENTRE EST | niébé | Bas-fonds | 680.01925 |
| CENTRE EST | niébé | Plaine/Plateau | 763.80409 |
| CENTRE EST | niébé | Versant | 661.75836 |
| CENTRE EST | riz | Bas-fonds | 1441.89331 |
| CENTRE EST | riz | Plaine/Plateau | 985.65716 |
| CENTRE EST | riz | Versant | 1438.28010 |
| CENTRE EST | sorgho | Bas-fonds | 1502.61483 |
| CENTRE EST | sorgho | Plaine/Plateau | 1264.95718 |
| CENTRE EST | sorgho | Versant | 968.14755 |
| CENTRE EST | sésame | Bas-fonds | 160.00000 |
| CENTRE EST | sésame | Plaine/Plateau | 645.17826 |
| CENTRE EST | sésame | Versant | 736.38716 |
| CENTRE EST | NA | Bas-fonds | 3112.19119 |
| CENTRE EST | NA | Plaine/Plateau | 4028.36811 |
| CENTRE EST | NA | Versant | 1810.75661 |
| CENTRE NORD | arachide | Bas-fonds | 670.32687 |
| CENTRE NORD | arachide | Plaine/Plateau | 706.15846 |
| CENTRE NORD | arachide | Versant | 748.99646 |
| CENTRE NORD | arachide | NA | NaN |
| CENTRE NORD | coton | Versant | 142.73684 |
| CENTRE NORD | mais | Bas-fonds | 954.84697 |
| CENTRE NORD | mais | Plaine/Plateau | 813.86599 |
| CENTRE NORD | mais | Versant | 1098.00088 |
| CENTRE NORD | mil | Bas-fonds | 844.77405 |
| CENTRE NORD | mil | Plaine/Plateau | 466.51160 |
| CENTRE NORD | mil | Versant | 654.23159 |
| CENTRE NORD | niébé | Bas-fonds | 885.07219 |
| CENTRE NORD | niébé | Plaine/Plateau | 654.51122 |
| CENTRE NORD | niébé | Versant | 634.89270 |
| CENTRE NORD | riz | Bas-fonds | 1063.12164 |
| CENTRE NORD | riz | Plaine/Plateau | 784.17855 |
| CENTRE NORD | sorgho | Bas-fonds | 770.83960 |
| CENTRE NORD | sorgho | Plaine/Plateau | 772.41478 |
| CENTRE NORD | sorgho | Versant | 571.78003 |
| CENTRE NORD | sésame | Bas-fonds | 395.49634 |
| CENTRE NORD | sésame | Plaine/Plateau | 445.88386 |
| CENTRE NORD | sésame | Versant | 431.32469 |
| CENTRE NORD | NA | Bas-fonds | 2826.63643 |
| CENTRE NORD | NA | Plaine/Plateau | 1237.29816 |
| CENTRE NORD | NA | Versant | 3036.32047 |
| CENTRE OUEST | arachide | Bas-fonds | 812.75268 |
| CENTRE OUEST | arachide | Plaine/Plateau | 817.80523 |
| CENTRE OUEST | arachide | Versant | 910.97957 |
| CENTRE OUEST | arachide | NA | 1151.22705 |
| CENTRE OUEST | coton | Bas-fonds | 632.00000 |
| CENTRE OUEST | coton | Plaine/Plateau | 859.81074 |
| CENTRE OUEST | coton | Versant | 790.43275 |
| CENTRE OUEST | igname | Plaine/Plateau | 18959.30834 |
| CENTRE OUEST | mais | Bas-fonds | 1147.34266 |
| CENTRE OUEST | mais | Plaine/Plateau | 1229.13416 |
| CENTRE OUEST | mais | Versant | 1243.11558 |
| CENTRE OUEST | mais | NA | 1914.59716 |
| CENTRE OUEST | mil | Bas-fonds | 966.15385 |
| CENTRE OUEST | mil | Plaine/Plateau | 819.60657 |
| CENTRE OUEST | mil | Versant | 755.78520 |
| CENTRE OUEST | niébé | Bas-fonds | 594.36929 |
| CENTRE OUEST | niébé | Plaine/Plateau | 692.08209 |
| CENTRE OUEST | niébé | Versant | 688.87803 |
| CENTRE OUEST | niébé | NA | 940.00000 |
| CENTRE OUEST | riz | Bas-fonds | 1584.85015 |
| CENTRE OUEST | riz | Plaine/Plateau | 826.09694 |
| CENTRE OUEST | sorgho | Bas-fonds | 876.99229 |
| CENTRE OUEST | sorgho | Plaine/Plateau | 929.47838 |
| CENTRE OUEST | sorgho | Versant | 995.47761 |
| CENTRE OUEST | sorgho | NA | NaN |
| CENTRE OUEST | sésame | Bas-fonds | 692.48743 |
| CENTRE OUEST | sésame | Plaine/Plateau | 571.75729 |
| CENTRE OUEST | sésame | Versant | 609.83617 |
| CENTRE OUEST | sésame | NA | 455.37559 |
| CENTRE OUEST | NA | Bas-fonds | 3529.69577 |
| CENTRE OUEST | NA | Plaine/Plateau | 3812.55931 |
| CENTRE OUEST | NA | Versant | 2544.68775 |
| CENTRE OUEST | NA | NA | 4800.00000 |
| CENTRE SUD | arachide | Bas-fonds | 869.16556 |
| CENTRE SUD | arachide | Plaine/Plateau | 953.71417 |
| CENTRE SUD | arachide | Versant | 1055.73443 |
| CENTRE SUD | arachide | NA | 419.95238 |
| CENTRE SUD | coton | Bas-fonds | 938.00000 |
| CENTRE SUD | coton | Plaine/Plateau | 1159.23388 |
| CENTRE SUD | coton | Versant | 1032.93964 |
| CENTRE SUD | coton | NA | 1222.00000 |
| CENTRE SUD | mais | Bas-fonds | 1314.05346 |
| CENTRE SUD | mais | Plaine/Plateau | 1497.99703 |
| CENTRE SUD | mais | Versant | 1777.63323 |
| CENTRE SUD | mais | NA | 2828.93525 |
| CENTRE SUD | mil | Bas-fonds | 545.97194 |
| CENTRE SUD | mil | Plaine/Plateau | 1048.32068 |
| CENTRE SUD | mil | Versant | 955.54070 |
| CENTRE SUD | niébé | Bas-fonds | 1505.26776 |
| CENTRE SUD | niébé | Plaine/Plateau | 857.39603 |
| CENTRE SUD | niébé | Versant | 829.59259 |
| CENTRE SUD | niébé | NA | 1134.00000 |
| CENTRE SUD | riz | Bas-fonds | 1367.43036 |
| CENTRE SUD | riz | Plaine/Plateau | 1156.40091 |
| CENTRE SUD | riz | Versant | 1086.39534 |
| CENTRE SUD | riz | NA | NaN |
| CENTRE SUD | sorgho | Bas-fonds | 1213.78104 |
| CENTRE SUD | sorgho | Plaine/Plateau | 1119.56512 |
| CENTRE SUD | sorgho | Versant | 1257.91608 |
| CENTRE SUD | sorgho | NA | 1032.00000 |
| CENTRE SUD | sésame | Bas-fonds | 449.84510 |
| CENTRE SUD | sésame | Plaine/Plateau | 644.23785 |
| CENTRE SUD | sésame | Versant | 602.04165 |
| CENTRE SUD | NA | Bas-fonds | 2580.74306 |
| CENTRE SUD | NA | Plaine/Plateau | 7104.27733 |
| CENTRE SUD | NA | Versant | 8715.91254 |
| CENTRE SUD | NA | NA | 22070.00000 |
| EST | arachide | Bas-fonds | 928.66067 |
| EST | arachide | Plaine/Plateau | 981.43830 |
| EST | arachide | Versant | 1016.57891 |
| EST | coton | Bas-fonds | 400.00000 |
| EST | coton | Plaine/Plateau | 1040.42194 |
| EST | fonio | Plaine/Plateau | 420.00000 |
| EST | mais | Bas-fonds | 1323.60970 |
| EST | mais | Plaine/Plateau | 1388.66728 |
| EST | mais | Versant | 1548.64345 |
| EST | mil | Bas-fonds | 1365.39657 |
| EST | mil | Plaine/Plateau | 962.68065 |
| EST | mil | Versant | 851.40499 |
| EST | niébé | Bas-fonds | 776.22758 |
| EST | niébé | Plaine/Plateau | 1035.85221 |
| EST | niébé | Versant | 1128.85279 |
| EST | riz | Bas-fonds | 3239.04991 |
| EST | riz | Plaine/Plateau | 2090.84519 |
| EST | riz | Versant | 2000.00000 |
| EST | sorgho | Bas-fonds | 1050.38348 |
| EST | sorgho | Plaine/Plateau | 1204.91334 |
| EST | sorgho | Versant | 884.87457 |
| EST | sésame | Bas-fonds | 853.32203 |
| EST | sésame | Plaine/Plateau | 616.79620 |
| EST | sésame | Versant | 562.49141 |
| EST | NA | Bas-fonds | 595.31227 |
| EST | NA | Plaine/Plateau | 4509.19755 |
| EST | NA | Versant | 2402.78784 |
| HAUT BASSIN | arachide | Bas-fonds | 1292.49489 |
| HAUT BASSIN | arachide | Plaine/Plateau | 891.94495 |
| HAUT BASSIN | arachide | Versant | 962.17097 |
| HAUT BASSIN | coton | Bas-fonds | 1052.36454 |
| HAUT BASSIN | coton | Plaine/Plateau | 1176.51867 |
| HAUT BASSIN | coton | Versant | 1118.36153 |
| HAUT BASSIN | fonio | Plaine/Plateau | 752.29682 |
| HAUT BASSIN | igname | Bas-fonds | 13233.33333 |
| HAUT BASSIN | igname | Plaine/Plateau | 13313.84313 |
| HAUT BASSIN | mais | Bas-fonds | 1765.39400 |
| HAUT BASSIN | mais | Plaine/Plateau | 1801.50633 |
| HAUT BASSIN | mais | Versant | 1758.54457 |
| HAUT BASSIN | mil | Bas-fonds | 744.00000 |
| HAUT BASSIN | mil | Plaine/Plateau | 702.28175 |
| HAUT BASSIN | mil | Versant | 804.60737 |
| HAUT BASSIN | niébé | Bas-fonds | 901.50685 |
| HAUT BASSIN | niébé | Plaine/Plateau | 692.06017 |
| HAUT BASSIN | niébé | Versant | 651.37231 |
| HAUT BASSIN | riz | Bas-fonds | 1643.66386 |
| HAUT BASSIN | riz | Plaine/Plateau | 1509.88282 |
| HAUT BASSIN | riz | Versant | 931.85008 |
| HAUT BASSIN | sorgho | Bas-fonds | 997.25320 |
| HAUT BASSIN | sorgho | Plaine/Plateau | 895.39215 |
| HAUT BASSIN | sorgho | Versant | 766.79355 |
| HAUT BASSIN | sorgho | NA | NaN |
| HAUT BASSIN | sésame | Bas-fonds | 128.00000 |
| HAUT BASSIN | sésame | Plaine/Plateau | 586.82943 |
| HAUT BASSIN | sésame | Versant | 203.79180 |
| HAUT BASSIN | NA | Bas-fonds | 9073.52170 |
| HAUT BASSIN | NA | Plaine/Plateau | 4995.27618 |
| HAUT BASSIN | NA | Versant | 7518.86530 |
| HAUT BASSIN | NA | NA | NaN |
| NORD | arachide | Bas-fonds | 610.55348 |
| NORD | arachide | Plaine/Plateau | 699.59026 |
| NORD | arachide | Versant | 430.50722 |
| NORD | mais | Bas-fonds | 674.79921 |
| NORD | mais | Plaine/Plateau | 628.55288 |
| NORD | mais | Versant | 737.98328 |
| NORD | mil | Bas-fonds | 985.79957 |
| NORD | mil | Plaine/Plateau | 418.19980 |
| NORD | mil | Versant | 251.07004 |
| NORD | niébé | Bas-fonds | 720.54476 |
| NORD | niébé | Plaine/Plateau | 452.75626 |
| NORD | niébé | Versant | 314.82846 |
| NORD | niébé | NA | NaN |
| NORD | riz | Bas-fonds | 1175.46663 |
| NORD | riz | Versant | NaN |
| NORD | sorgho | Bas-fonds | 878.87617 |
| NORD | sorgho | Plaine/Plateau | 770.99908 |
| NORD | sorgho | Versant | 481.49516 |
| NORD | sésame | Bas-fonds | 480.00000 |
| NORD | sésame | Plaine/Plateau | 398.54872 |
| NORD | sésame | Versant | 70.53333 |
| NORD | NA | Bas-fonds | 2290.56305 |
| NORD | NA | Plaine/Plateau | 4762.44734 |
| NORD | NA | Versant | 2297.05588 |
| PLATEAUX CENTRALE | arachide | Bas-fonds | 691.35295 |
| PLATEAUX CENTRALE | arachide | Plaine/Plateau | 775.01112 |
| PLATEAUX CENTRALE | arachide | Versant | 1039.59348 |
| PLATEAUX CENTRALE | coton | Bas-fonds | 1560.00000 |
| PLATEAUX CENTRALE | coton | Plaine/Plateau | 1186.50070 |
| PLATEAUX CENTRALE | coton | Versant | 1325.36232 |
| PLATEAUX CENTRALE | mais | Bas-fonds | 1667.66111 |
| PLATEAUX CENTRALE | mais | Plaine/Plateau | 1050.29759 |
| PLATEAUX CENTRALE | mais | Versant | 1524.12595 |
| PLATEAUX CENTRALE | mil | Plaine/Plateau | 698.15656 |
| PLATEAUX CENTRALE | mil | Versant | 680.72952 |
| PLATEAUX CENTRALE | niébé | Bas-fonds | 652.81359 |
| PLATEAUX CENTRALE | niébé | Plaine/Plateau | 626.93629 |
| PLATEAUX CENTRALE | niébé | Versant | 717.11547 |
| PLATEAUX CENTRALE | riz | Bas-fonds | 911.69782 |
| PLATEAUX CENTRALE | riz | Plaine/Plateau | 1096.00000 |
| PLATEAUX CENTRALE | sorgho | Bas-fonds | 816.82241 |
| PLATEAUX CENTRALE | sorgho | Plaine/Plateau | 934.85103 |
| PLATEAUX CENTRALE | sorgho | Versant | 1034.61432 |
| PLATEAUX CENTRALE | sésame | Bas-fonds | 446.73934 |
| PLATEAUX CENTRALE | sésame | Plaine/Plateau | 373.03209 |
| PLATEAUX CENTRALE | sésame | Versant | 280.65287 |
| PLATEAUX CENTRALE | NA | Bas-fonds | 4388.96704 |
| PLATEAUX CENTRALE | NA | Plaine/Plateau | 3516.96380 |
| PLATEAUX CENTRALE | NA | Versant | 5771.99120 |
| SAHEL | arachide | Bas-fonds | 416.79825 |
| SAHEL | arachide | Plaine/Plateau | 516.70106 |
| SAHEL | arachide | Versant | 250.40021 |
| SAHEL | mais | Bas-fonds | 591.59488 |
| SAHEL | mais | Plaine/Plateau | 726.05535 |
| SAHEL | mais | Versant | 570.61538 |
| SAHEL | mil | Bas-fonds | 551.37255 |
| SAHEL | mil | Plaine/Plateau | 623.61343 |
| SAHEL | mil | Versant | 366.35085 |
| SAHEL | niébé | Bas-fonds | 300.00000 |
| SAHEL | niébé | Plaine/Plateau | 828.93657 |
| SAHEL | niébé | Versant | 120.00000 |
| SAHEL | sorgho | Bas-fonds | 779.20338 |
| SAHEL | sorgho | Plaine/Plateau | 794.15348 |
| SAHEL | sorgho | Versant | 277.24703 |
| SAHEL | sésame | Bas-fonds | 300.22107 |
| SAHEL | sésame | Plaine/Plateau | 359.88590 |
| SAHEL | sésame | Versant | 138.64108 |
| SAHEL | NA | Bas-fonds | 5242.57371 |
| SAHEL | NA | Plaine/Plateau | 4739.21872 |
| SAHEL | NA | Versant | 6755.91837 |
| SAHEL | NA | NA | 5200.00000 |
| SUD OUEST | arachide | Bas-fonds | 280.00000 |
| SUD OUEST | arachide | Plaine/Plateau | 936.03511 |
| SUD OUEST | arachide | Versant | 690.78261 |
| SUD OUEST | arachide | NA | 1200.00000 |
| SUD OUEST | coton | Plaine/Plateau | 1292.32400 |
| SUD OUEST | coton | Versant | 856.99573 |
| SUD OUEST | igname | Bas-fonds | 34224.02065 |
| SUD OUEST | igname | Plaine/Plateau | 9402.77784 |
| SUD OUEST | igname | Versant | 9343.88084 |
| SUD OUEST | mais | Bas-fonds | 1326.87460 |
| SUD OUEST | mais | Plaine/Plateau | 1342.00411 |
| SUD OUEST | mais | Versant | 1491.69473 |
| SUD OUEST | mais | NA | 1200.00000 |
| SUD OUEST | mil | Bas-fonds | 683.91795 |
| SUD OUEST | mil | Plaine/Plateau | 870.27078 |
| SUD OUEST | mil | Versant | 954.47242 |
| SUD OUEST | niébé | Bas-fonds | 452.21111 |
| SUD OUEST | niébé | Plaine/Plateau | 730.85207 |
| SUD OUEST | niébé | Versant | 508.54796 |
| SUD OUEST | niébé | NA | 400.00000 |
| SUD OUEST | riz | Bas-fonds | 1560.39838 |
| SUD OUEST | riz | Plaine/Plateau | 1977.07143 |
| SUD OUEST | riz | Versant | 560.00000 |
| SUD OUEST | sorgho | Bas-fonds | 917.44716 |
| SUD OUEST | sorgho | Plaine/Plateau | 938.93326 |
| SUD OUEST | sorgho | Versant | 795.30677 |
| SUD OUEST | sésame | Plaine/Plateau | 634.39154 |
| SUD OUEST | sésame | Versant | 750.96310 |
| SUD OUEST | NA | Bas-fonds | 7930.76008 |
| SUD OUEST | NA | Plaine/Plateau | 1724.06598 |
| SUD OUEST | NA | Versant | 556.63567 |
| SUD OUEST | NA | NA | NaN |
Main d’œuvre et Coûts :
3.1 • Quelle est la quantité totale de main-d’œuvre (Homme/jour) utilisée par région ?
library(dplyr)
# Calcul de la quantité totale de main-d'œuvre utilisée par région
main_oeuvre_totale <- BASE_TP %>%
group_by(REG) %>% # Regrouper par région
summarise(
main_oeuvre_totale = sum(QTITE_HOM_JOUR, na.rm = TRUE), # Somme totale en Homme/Jour
.groups = "drop" # Supprimer les regroupements après calcul
)
# Afficher les résultats
kable(main_oeuvre_totale)| REG | main_oeuvre_totale |
|---|---|
| Boucle du Mouhoun | 4315763 |
| CASCADES | 201501 |
| CENTRE | 2527 |
| CENTRE EST | 98616 |
| CENTRE NORD | 29581 |
| CENTRE OUEST | 1455027 |
| CENTRE SUD | 181908 |
| EST | 146055 |
| HAUT BASSIN | 2528810 |
| NORD | 105730 |
| PLATEAUX CENTRALE | 38272 |
| SAHEL | 36625 |
| SUD OUEST | 1472358 |
visualisation dans l’ordre décroissante de la quantité de main d’oeuvre par région
Les résultats montrent une répartition inégale de la main-d’œuvre utilisée à travers les différentes régions. Les quatre premières régions qui exploitent le plus de main-d’œuvre sont : 1. La Boucle du Mouhoun avec 4315763 hommes/jour, qui se distingue largement par son utilisation massive. 2. Les Hauts-Bassins 2528810hommes/jour. 3. Le Sud-Ouest avec 1472358hommes/jour. 4. Le Centre-Ouest, qui arrive en quatrième position avec une quantité de 1455027 H/j Ces régions sont les principales zones de concentration de la main-d’œuvre, avec une nette domination de la Boucle du Mouhoun, représentant près de deux fois plus que les Hauts-Bassins. À l’opposé, les quatre dernières régions enregistrent une exploitation très faible : - Le Plateau Central : 38272hommes/jour - Le Sahel : 36625hommes/jour, - Le Centre-Nord :29 581 hommes/jour - Le Centre :2 527 hommes/jour, la région la moins active. Ces régions montrent une sous-utilisation marquée de la main-d’œuvre témoignant une moindre activité agricole.
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Calcul de la quantité totale de main-d'œuvre utilisée par région
main_oeuvre_totale <- BASE_TP %>%
group_by(REG) %>% # Regrouper par région
summarise(
main_oeuvre_totale = sum(QTITE_HOM_JOUR, na.rm = TRUE), # Somme totale en Homme/Jour
.groups = "drop" # Supprimer les regroupements après calcul
) %>%
arrange(main_oeuvre_totale) # Trier par ordre croissant
# Créer un bar plot horizontal avec ggplot2
ggplot(main_oeuvre_totale, aes(x = main_oeuvre_totale, y = reorder(REG, main_oeuvre_totale), fill = REG)) +
geom_bar(stat = "identity") + # Barres proportionnelles aux valeurs
geom_text(
aes(label = main_oeuvre_totale), # Afficher les valeurs
hjust = -0.2, # Position horizontale légèrement décalée à droite des barres
size = 2 # Taille des étiquettes
) +
labs(
x = "Quantité totale de main-d'œuvre (Homme/Jour)",
y = "Région",
title = "Quantité totale de main-d'œuvre utilisée par région"
) +
theme_minimal() + # Style minimal
theme(legend.position = "none") + # Masquer la légende
scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) # Ajouter un espace à droite des barres
3.2 Quel est le coût moyen de la main-d’œuvre par hectare par région ?
library(dplyr)
# Calcul du coût moyen de la main-d'œuvre par hectare par région
cout_mo_par_hectare <- BASE_TP %>%
group_by(REG) %>% # Regrouper par région
summarise(
cout_total_mo = sum(COUT_MO, na.rm = TRUE), # Coût total de la main-d'œuvre par région
superficie_totale = sum(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2, na.rm = TRUE), # Superficie totale par région
cout_moyen_par_hectare = cout_total_mo / superficie_totale, # Calcul du coût moyen par hectare
.groups = "drop" # Supprimer les regroupements après calcul
)
# Afficher les résultats
kable(cout_mo_par_hectare)| REG | cout_total_mo | superficie_totale | cout_moyen_par_hectare |
|---|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | 2851403350 | 1238067.16 | 2303.1088 |
| CASCADES | 382668600 | 381892.33 | 1002.0327 |
| CENTRE | 9601000 | 44956.62 | 213.5614 |
| CENTRE EST | 273923750 | 482030.90 | 568.2701 |
| CENTRE NORD | 91594250 | 328169.88 | 279.1062 |
| CENTRE OUEST | 2493532450 | 985255.77 | 2530.8479 |
| CENTRE SUD | 320655450 | 282537.85 | 1134.9115 |
| EST | 238235500 | 617502.56 | 385.8049 |
| HAUT BASSIN | 2468234500 | 889967.70 | 2773.3978 |
| NORD | 95489600 | 390043.78 | 244.8176 |
| PLATEAUX CENTRALE | 45325300 | 282026.16 | 160.7131 |
| SAHEL | 77642500 | 183505.69 | 423.1068 |
| SUD OUEST | 926854050 | 429238.70 | 2159.2975 |
Les résultats révèlent une répartition inégale du coût moyen de la main-d’œuvre par hectare entre les régions. La région des Hauts-Bassins enregistre le coût moyen le plus élevé, avec 2773.3978 FCFA/hectare, reflétant une main-d’œuvre particulièrement coûteuse. Cette observation contraste avec la Boucle du Mouhoun 2303.1088 f/ha, qui est pourtant la région ayant utilisé la plus grande quantité totale de main-d’œuvre dans l’analyse précédente. Ce décalage indique que, bien que la Boucle du Mouhoun emploie davantage de main-d’œuvre, celle-ci est probablement moins chère ou plus accessible, tandis que la main-d’œuvre dans les Hauts-Bassins est plus onéreuse. • Le Centre-Ouest, avec 2 530,85 FCFA/hectare ; La Boucle du Mouhoun, avec 2303.1088 FCFA/hectare. À l’autre extrémité, le Plateau Central est la région affichant le coût moyen le plus faible, reflétant une main-d’œuvre beaucoup moins chère dans cette région
# visualisation Coût moyen de la main-d'œuvre par hectare par régionlibrary(dplyr)
library(ggplot2)
# Calcul du coût moyen de la main-d'œuvre par hectare par région
cout_mo_par_hectare <- BASE_TP %>%
group_by(REG) %>% # Regrouper par région
summarise(
cout_total_mo = sum(COUT_MO, na.rm = TRUE), # Coût total de la main-d'œuvre par région
superficie_totale = sum(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2, na.rm = TRUE), # Superficie totale par région
cout_moyen_par_hectare = cout_total_mo / superficie_totale, # Calcul du coût moyen par hectare
.groups = "drop" # Supprimer les regroupements après calcul
) %>%
arrange(cout_moyen_par_hectare) # Trier par ordre croissant du coût moyen
# Créer un diagramme en barres verticales avec ggplot2
ggplot(cout_mo_par_hectare, aes(x = reorder(REG, cout_moyen_par_hectare), y = cout_moyen_par_hectare, fill = REG)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 0.7) + # Barres proportionnelles aux valeurs
labs(
x = "Région",
y = "Coût moyen par hectare (en FCFA)",
title = "Coût moyen de la main-d'œuvre par hectare par région"
) +
geom_text(
aes(label = round(cout_moyen_par_hectare, 2)), # Ajouter des étiquettes avec 2 décimales
vjust = -0.5, # Position des étiquettes au-dessus des barres
size = 3 # Taille des étiquettes
) +
theme_minimal() + # Style minimaliste
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Incliner les noms des régions
legend.position = "none" ) # Masquer la légende
Calcul du salaire moyen journalier par région
• Les régions avec les salaires moyens les plus élevés : CENTRE (3799.37), CENTRE NORD (3096.39), et CASCADES (1899.09). • Les régions avec les salaires moyens les plus bas : SUD OUEST (629.50), BOUCLE DU MOUHOUN (660.70), et HAUT BASSIN (976.05). Cela pourrait être dû à une main-d’œuvre plus abondante ou des coûts plus faibles dans ces régions.
library(dplyr)
salaire_moyen_journalier <- BASE_TP %>%
group_by(REG) %>% # Regrouper par région
summarise(
cout_total_mo = sum(COUT_MO, na.rm = TRUE), # Coût total de la main-d'œuvre par région
quantite_totale_homme_jour = sum(QTITE_HOM_JOUR, na.rm = TRUE), # Total Homme/Jour par région
salaire_moyen_journalier = cout_total_mo / quantite_totale_homme_jour, # Salaire moyen journalier
.groups = "drop" # Supprimer les regroupements après calcul
)
# Afficher les résultats
kable(salaire_moyen_journalier)| REG | cout_total_mo | quantite_totale_homme_jour | salaire_moyen_journalier |
|---|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | 2851403350 | 4315763 | 660.6951 |
| CASCADES | 382668600 | 201501 | 1899.0903 |
| CENTRE | 9601000 | 2527 | 3799.3668 |
| CENTRE EST | 273923750 | 98616 | 2777.6806 |
| CENTRE NORD | 91594250 | 29581 | 3096.3879 |
| CENTRE OUEST | 2493532450 | 1455027 | 1713.7362 |
| CENTRE SUD | 320655450 | 181908 | 1762.7342 |
| EST | 238235500 | 146055 | 1631.1355 |
| HAUT BASSIN | 2468234500 | 2528810 | 976.0458 |
| NORD | 95489600 | 105730 | 903.1457 |
| PLATEAUX CENTRALE | 45325300 | 38272 | 1184.2940 |
| SAHEL | 77642500 | 36625 | 2119.9317 |
| SUD OUEST | 926854050 | 1472358 | 629.5032 |
4.Quelle est la part de superficie couverte par chaque techniques CES/DRS par région ?
# Calcul de la part de superficie couverte par chaque technique CES/DRS par région
part_superficie_ces <- BASE_TP %>%
filter(!is.na(S12C07), !is.na(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2)) %>% # Exclure les valeurs manquantes
group_by(REG, S12C07) %>% # Regrouper par région et technique CES/DRS
summarise(
superficie_par_technique = sum(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2, na.rm = TRUE), # Superficie par technique
superficie_totale_region = sum(SUPERFICIE_DEF_PESE_TAB2, na.rm = TRUE), # Superficie totale de la région
.groups = "drop" # Supprimer les regroupements
) %>%
mutate(
part_superficie = superficie_par_technique / superficie_totale_region # Calcul de la part en pourcentage
) %>%
select(REG, S12C07, superficie_par_technique) # Sélectionner seulement les colonnes REG, S12C07 et superficie_par_technique
# Afficher les résultats
kable(part_superficie_ces)| REG | S12C07 | superficie_par_technique |
|---|---|---|
| Boucle du Mouhoun | 2.082710e+03 | |
| Boucle du Mouhoun | 0 | 1.133824e+06 |
| Boucle du Mouhoun | A | 7.551451e+04 |
| Boucle du Mouhoun | AB | 1.646804e+02 |
| Boucle du Mouhoun | AE | 2.903008e+02 |
| Boucle du Mouhoun | AEF | 5.102208e+00 |
| Boucle du Mouhoun | AF | 1.361551e+03 |
| Boucle du Mouhoun | AG | 3.475808e+03 |
| Boucle du Mouhoun | AH | 3.714391e+01 |
| Boucle du Mouhoun | B | 1.185004e+02 |
| Boucle du Mouhoun | C | 7.500000e-02 |
| Boucle du Mouhoun | D | 9.920423e+03 |
| Boucle du Mouhoun | E | 2.834396e+03 |
| Boucle du Mouhoun | EF | 6.766961e+02 |
| Boucle du Mouhoun | EFG | 1.071322e+02 |
| Boucle du Mouhoun | F | 8.750000e+01 |
| Boucle du Mouhoun | G | 7.140813e+03 |
| Boucle du Mouhoun | GH | 4.629728e+01 |
| Boucle du Mouhoun | H | 3.350491e+02 |
| Boucle du Mouhoun | X | 4.430363e+01 |
| CASCADES | 0 | 3.746210e+05 |
| CASCADES | A | 2.088315e+03 |
| CASCADES | E | 4.614829e+03 |
| CASCADES | G | 5.682113e+02 |
| CENTRE | 3.211240e+01 | |
| CENTRE | 0 | 4.354726e+04 |
| CENTRE | A | 1.209081e+03 |
| CENTRE | B | 2.389600e+01 |
| CENTRE | E | 2.382260e+01 |
| CENTRE | F | 1.156680e+01 |
| CENTRE | G | 9.638230e+01 |
| CENTRE | X | 1.249500e+01 |
| CENTRE EST | 0 | 4.560275e+05 |
| CENTRE EST | A | 5.914040e+03 |
| CENTRE EST | AE | 2.406741e+02 |
| CENTRE EST | AF | 8.649620e+02 |
| CENTRE EST | AFG | 3.023186e+02 |
| CENTRE EST | AG | 1.258140e+03 |
| CENTRE EST | AGH | 1.152287e+01 |
| CENTRE EST | AX | 1.941847e+02 |
| CENTRE EST | B | 3.276867e+01 |
| CENTRE EST | E | 7.296581e+03 |
| CENTRE EST | EF | 4.281279e+02 |
| CENTRE EST | F | 7.735838e+03 |
| CENTRE EST | FG | 1.675070e+02 |
| CENTRE EST | G | 9.787351e+02 |
| CENTRE EST | GX | 3.749016e+02 |
| CENTRE EST | H | 2.146863e+01 |
| CENTRE EST | X | 1.816117e+02 |
| CENTRE NORD | 7.646356e-01 | |
| CENTRE NORD | 0 | 1.893526e+05 |
| CENTRE NORD | A | 5.747162e+04 |
| CENTRE NORD | ABC | 1.362790e+01 |
| CENTRE NORD | ABCD | 1.804562e+02 |
| CENTRE NORD | AC | 1.925797e+02 |
| CENTRE NORD | ACD | 6.221637e+01 |
| CENTRE NORD | AD | 1.941897e+04 |
| CENTRE NORD | ADF | 1.054240e+03 |
| CENTRE NORD | ADG | 5.567032e+02 |
| CENTRE NORD | ADX | 2.465983e+01 |
| CENTRE NORD | AE | 6.378110e+01 |
| CENTRE NORD | AF | 5.874951e+03 |
| CENTRE NORD | AG | 3.040105e+03 |
| CENTRE NORD | B | 9.973341e+02 |
| CENTRE NORD | BC | 4.736800e+01 |
| CENTRE NORD | BD | 8.768058e+01 |
| CENTRE NORD | C | 4.705382e+02 |
| CENTRE NORD | CD | 7.478400e+01 |
| CENTRE NORD | CDG | 1.886000e+01 |
| CENTRE NORD | CG | 3.594900e+01 |
| CENTRE NORD | D | 1.936667e+04 |
| CENTRE NORD | DE | 2.225452e+02 |
| CENTRE NORD | DF | 6.806541e+02 |
| CENTRE NORD | DG | 1.005752e+03 |
| CENTRE NORD | E | 3.665002e+02 |
| CENTRE NORD | F | 1.540630e+04 |
| CENTRE NORD | FG | 2.344890e+01 |
| CENTRE NORD | G | 1.143400e+04 |
| CENTRE NORD | H | 2.316935e+01 |
| CENTRE NORD | X | 6.010784e+02 |
| CENTRE OUEST | 3.345707e+03 | |
| CENTRE OUEST | 0 | 8.878089e+05 |
| CENTRE OUEST | A | 7.506953e+04 |
| CENTRE OUEST | AB | 2.375929e+03 |
| CENTRE OUEST | ABG | 3.229434e+02 |
| CENTRE OUEST | AD | 3.646779e+03 |
| CENTRE OUEST | AF | 2.180639e+02 |
| CENTRE OUEST | AG | 1.793601e+02 |
| CENTRE OUEST | AX | 6.060916e+01 |
| CENTRE OUEST | B | 4.282715e+02 |
| CENTRE OUEST | C | 2.765201e+02 |
| CENTRE OUEST | D | 4.720904e+03 |
| CENTRE OUEST | DG | 1.363825e+02 |
| CENTRE OUEST | E | 1.654020e+02 |
| CENTRE OUEST | F | 1.958334e+03 |
| CENTRE OUEST | G | 3.680569e+03 |
| CENTRE OUEST | H | 3.623436e+00 |
| CENTRE OUEST | X | 8.579104e+02 |
| CENTRE SUD | 6.965405e+02 | |
| CENTRE SUD | 0 | 2.603044e+05 |
| CENTRE SUD | A | 7.616872e+03 |
| CENTRE SUD | AB | 4.411950e+02 |
| CENTRE SUD | ABC | 1.857348e+02 |
| CENTRE SUD | AE | 2.141559e+01 |
| CENTRE SUD | AF | 4.105060e+01 |
| CENTRE SUD | AG | 7.831105e+01 |
| CENTRE SUD | B | 4.250263e+03 |
| CENTRE SUD | BEF | 1.149743e+02 |
| CENTRE SUD | C | 8.234974e+01 |
| CENTRE SUD | CE | 4.480000e-01 |
| CENTRE SUD | E | 2.864300e+03 |
| CENTRE SUD | EF | 1.128494e+03 |
| CENTRE SUD | EFG | 8.699853e-01 |
| CENTRE SUD | EG | 1.848272e+00 |
| CENTRE SUD | F | 2.294210e+03 |
| CENTRE SUD | FG | 5.541241e-01 |
| CENTRE SUD | G | 1.601538e+03 |
| CENTRE SUD | H | 1.889650e+02 |
| CENTRE SUD | X | 6.235343e+02 |
| EST | 1.455000e+02 | |
| EST | 0 | 4.161967e+05 |
| EST | A | 1.086630e+05 |
| EST | AB | 7.360812e+02 |
| EST | ABDG | 1.127803e+03 |
| EST | ABE | 1.240829e+03 |
| EST | ABG | 6.675833e+01 |
| EST | AE | 5.272342e+03 |
| EST | AEF | 3.271029e+01 |
| EST | AEG | 1.119917e+02 |
| EST | AEH | 1.847300e+01 |
| EST | AF | 5.788457e+03 |
| EST | AFG | 4.623003e+03 |
| EST | AFGH | 2.400000e+01 |
| EST | AFH | 2.501500e+03 |
| EST | AG | 7.628696e+03 |
| EST | AGH | 2.000000e+01 |
| EST | AH | 6.035429e+03 |
| EST | B | 4.398638e+02 |
| EST | BE | 4.551104e+02 |
| EST | BF | 1.199815e+03 |
| EST | BG | 1.906424e+02 |
| EST | C | 8.801106e+02 |
| EST | CF | 9.781833e+01 |
| EST | D | 7.382662e+02 |
| EST | DF | 6.079521e+01 |
| EST | DG | 3.322864e+01 |
| EST | E | 1.541106e+03 |
| EST | EF | 2.938455e+03 |
| EST | EFG | 7.856642e+02 |
| EST | EG | 5.066016e+02 |
| EST | F | 9.267799e+03 |
| EST | FG | 3.347018e+03 |
| EST | FH | 2.160000e+01 |
| EST | G | 3.272824e+04 |
| EST | H | 1.967529e+03 |
| EST | X | 6.958515e+01 |
| HAUT BASSIN | 3.463193e+01 | |
| HAUT BASSIN | 0 | 8.530662e+05 |
| HAUT BASSIN | A | 2.140271e+04 |
| HAUT BASSIN | AE | 1.139212e+03 |
| HAUT BASSIN | AF | 3.222556e+02 |
| HAUT BASSIN | AG | 1.406842e+03 |
| HAUT BASSIN | B | 2.916494e+03 |
| HAUT BASSIN | E | 4.851333e+03 |
| HAUT BASSIN | F | 1.758643e+03 |
| HAUT BASSIN | G | 3.007882e+03 |
| HAUT BASSIN | H | 4.192345e+01 |
| HAUT BASSIN | X | 1.954521e+01 |
| NORD | 1.053199e+02 | |
| NORD | 0 | 2.112512e+05 |
| NORD | A | 6.105910e+04 |
| NORD | ABFG | 1.657034e+02 |
| NORD | ABG | 1.785974e+02 |
| NORD | AC | 1.595862e+03 |
| NORD | ACD | 8.715600e+00 |
| NORD | AD | 4.350087e+04 |
| NORD | ADF | 1.099787e+03 |
| NORD | ADG | 8.084858e+02 |
| NORD | AE | 1.597760e+02 |
| NORD | AF | 1.263907e+03 |
| NORD | AG | 3.843019e+02 |
| NORD | AX | 7.781057e+01 |
| NORD | B | 6.414741e+02 |
| NORD | BD | 1.275912e+02 |
| NORD | C | 4.775193e+02 |
| NORD | CD | 9.081343e+02 |
| NORD | D | 5.297449e+04 |
| NORD | DG | 3.171079e+02 |
| NORD | DX | 3.030000e+01 |
| NORD | E | 1.324867e+03 |
| NORD | EFG | 8.948240e+01 |
| NORD | EG | 1.155000e+00 |
| NORD | F | 8.549129e+03 |
| NORD | G | 2.732057e+03 |
| NORD | H | 1.327374e+02 |
| NORD | X | 7.833114e+01 |
| PLATEAUX CENTRALE | 3.102000e+01 | |
| PLATEAUX CENTRALE | 0 | 2.405717e+05 |
| PLATEAUX CENTRALE | A | 2.119680e+04 |
| PLATEAUX CENTRALE | AC | 7.347627e+02 |
| PLATEAUX CENTRALE | ACD | 2.303496e+02 |
| PLATEAUX CENTRALE | AD | 1.908108e+03 |
| PLATEAUX CENTRALE | AF | 1.790880e+01 |
| PLATEAUX CENTRALE | AG | 1.482408e+03 |
| PLATEAUX CENTRALE | C | 7.319100e+01 |
| PLATEAUX CENTRALE | D | 3.819990e+03 |
| PLATEAUX CENTRALE | DF | 1.695456e+02 |
| PLATEAUX CENTRALE | DG | 2.306200e+01 |
| PLATEAUX CENTRALE | E | 2.575140e+01 |
| PLATEAUX CENTRALE | F | 4.574983e+03 |
| PLATEAUX CENTRALE | G | 7.058734e+03 |
| PLATEAUX CENTRALE | X | 1.078628e+02 |
| SAHEL | 4.186607e+01 | |
| SAHEL | 0 | 1.059030e+05 |
| SAHEL | A | 1.605075e+04 |
| SAHEL | AD | 5.820728e+02 |
| SAHEL | ADF | 1.395189e+01 |
| SAHEL | ADFG | 2.343298e+02 |
| SAHEL | ADG | 1.357971e+03 |
| SAHEL | AE | 3.667946e+02 |
| SAHEL | AF | 6.541717e+02 |
| SAHEL | AG | 5.562332e+03 |
| SAHEL | CD | 1.287603e+01 |
| SAHEL | D | 1.081783e+03 |
| SAHEL | DG | 1.082172e+03 |
| SAHEL | E | 1.449211e+03 |
| SAHEL | EG | 2.293285e+02 |
| SAHEL | F | 5.992585e+03 |
| SAHEL | FG | 6.643771e+03 |
| SAHEL | G | 3.569097e+04 |
| SAHEL | X | 5.557388e+02 |
| SUD OUEST | 9.169621e+02 | |
| SUD OUEST | 0 | 3.927923e+05 |
| SUD OUEST | A | 3.217781e+04 |
| SUD OUEST | E | 8.649426e+02 |
| SUD OUEST | G | 2.282548e+03 |
| SUD OUEST | X | 2.041345e+02 |
library(dplyr)
# Forcer l'encodage des colonnes de texte dans BASE_TP en UTF-8
BASE_TP$S12C12 <- iconv(BASE_TP$S12C12, from = "latin1", to = "UTF-8")
# Recalculez les rendements moyens après la modification
rendements_descriptif <- BASE_TP %>%
filter(!is.na(S12C12), !is.na(rend11C)) %>% # Exclusion des valeurs manquantes
group_by(S12C12) %>% # Regroupement par niveau de sécurisation foncière
summarise(
rendement_moyen = mean(rend11C, na.rm = TRUE), # Moyenne des rendements
n = n() # Nombre d'observations par niveau
)
# Afficher les résultats
kable(rendements_descriptif)| S12C12 | rendement_moyen | n |
|---|---|---|
| Acte de cession de possession fonciere rurale | 1208.2647 | 10548 |
| Attestation de Possession Fonciere(APF) | 1300.5213 | 36589 |
| Aucun | 1421.0483 | 5538014 |
| Autorisation de mise en valeur temporaire | 1286.9256 | 5011 |
| Bail | 1354.6975 | 2248 |
| Permis d’exploiter | 804.6389 | 3769 |
| Possesseur terrien | 1280.7664 | 7470237 |
| Titre foncier | 1351.8524 | 87837 |
# Chargement des bibliothèques nécessaires
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout# Exemple de préparation des données (remplacez 'BASE_TP' par votre propre jeu de données)
BASE_TP$S12C12 <- iconv(BASE_TP$S12C12, from = "latin1", to = "UTF-8")
# Calcul des rendements moyens
rendements_descriptif <- BASE_TP %>%
filter(!is.na(S12C12), !is.na(rend11C)) %>% # Exclusion des valeurs manquantes
group_by(S12C12) %>% # Regroupement par niveau de sécurisation foncière
summarise(
rendement_moyen = mean(rend11C, na.rm = TRUE), # Moyenne des rendements
n = n() # Nombre d'observations par niveau
) %>%
arrange(rendement_moyen) # Tri des données du plus petit au plus grand rendement moyen
# Création du graphique en barre verticale
p <- ggplot(rendements_descriptif, aes(x = reorder(S12C12, rendement_moyen), y = rendement_moyen)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
coord_flip() + # Pour que les barres soient horizontales
labs(
title = "Rendements moyens par niveau de sécurisation foncière",
x = "Niveau de sécurisation foncière",
y = "Rendement moyen"
) +
theme_minimal()
# Conversion du graphique ggplot en graphique interactif avec plotly
interactive_plot <- ggplotly(p)
# Affichage du graphique interactif
interactive_plot5. Impact de la Sécurisation Foncière :
Quel est l’impact du niveau de sécurisation foncière sur les rendements des cultures ?
(Intercept) : L’intercept est estimé à 1421.048, ce qui signifie que lorsque toutes les modalités de sécurisation foncière sont égales à zéro (la catégorie de référence, “Aucun”), le rendement moyen est de 1421.048unités. Acte de cession de possession foncière rurale : Le coefficient est de -212.784, avec une p_value de < 2e-16, ce qui indique que cette forme de sécurisation foncière diminue les rendements agricoles de -212.784 Unités par rapport à la catégorie de référence “Aucun”.
Attestation de Possession Foncière (APF) : Le coefficient est de -120.527, également avec une p_value de < 2e-16, indiquant une diminution de -120.527 unités du rendement agricole par rapport à “Aucun”. Tandis que des formes comme le permis d’exploiter ou le titre foncier et possesseur terrien ont également un impact négatif sur les rendements agricole. La faible valeur de R² indique que la variabilité des rendements agricoles dépend principalement d’autres facteurs non inclus dans ce modèle. Il peut s’agira des facteurs pluviométrique, climatique et la qualité de l’entretien des exploitations agricole.
# Régression simple
#BASE_TP$S12C12 <- relevel(BASE_TP$S12C12, ref = "Aucun") #modalité de référence
library(dplyr)
library(forcats)
# Recréer la variable S12C12 avec la modalité de référence définie comme "Aucun"
BASE_TP <- BASE_TP %>%
mutate(S12C12 = fct_relevel(S12C12, "Aucun"))
impact_rendement_simple <- lm(rend11C ~ factor(S12C12), data = BASE_TP)
summary(impact_rendement_simple)##
## Call:
## lm(formula = rend11C ~ factor(S12C12), data = BASE_TP)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1381 -801 -481 -41 1305519
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error
## (Intercept) 1421.048 2.946
## factor(S12C12)Acte de cession de possession fonciere rurale -212.784 67.561
## factor(S12C12)Attestation de Possession Fonciere(APF) -120.527 36.360
## factor(S12C12)Autorisation de mise en valeur temporaire -134.123 97.971
## factor(S12C12)Bail -66.351 146.236
## factor(S12C12)Permis d'exploiter -616.409 112.954
## factor(S12C12)Possesseur terrien -140.282 3.887
## factor(S12C12)Titre foncier -69.196 23.575
## t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 482.415 < 2e-16
## factor(S12C12)Acte de cession de possession fonciere rurale -3.150 0.001635
## factor(S12C12)Attestation de Possession Fonciere(APF) -3.315 0.000917
## factor(S12C12)Autorisation de mise en valeur temporaire -1.369 0.171000
## factor(S12C12)Bail -0.454 0.650028
## factor(S12C12)Permis d'exploiter -5.457 4.84e-08
## factor(S12C12)Possesseur terrien -36.089 < 2e-16
## factor(S12C12)Titre foncier -2.935 0.003333
##
## (Intercept) ***
## factor(S12C12)Acte de cession de possession fonciere rurale **
## factor(S12C12)Attestation de Possession Fonciere(APF) ***
## factor(S12C12)Autorisation de mise en valeur temporaire
## factor(S12C12)Bail
## factor(S12C12)Permis d'exploiter ***
## factor(S12C12)Possesseur terrien ***
## factor(S12C12)Titre foncier **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 6932 on 13154245 degrees of freedom
## (1190110 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0001011, Adjusted R-squared: 0.0001006
## F-statistic: 190.1 on 7 and 13154245 DF, p-value: < 2.2e-16L’ANOVA permet de tester l’hypothèse nulle suivante : “Les moyennes des groupes (sécurisation foncière) sont égales.” Si la p-valeur est inférieure au seuil de 0.05, alors on rejette l’hypothèse nulle et on conclut que les moyennes diffèrent significativement pour au moins un groupe (sécurisation foncière). Nous avons une p_value qui est de 156.8 <2e-16 *** qui est inférieur à 0.05 alors nous concluons en rejetant l’hypothèse nulle ainsi, les rendements moyens par sécurisation foncière sont différents.
# Exclure les valeurs manquantes
BASE_TP <- BASE_TP %>%
filter(!is.na(S12C12), !is.na(rend11C))
# ANOVA à un facteur
anova_test <- aov(rend11C ~ S12C12, data = BASE_TP)
# Résumé des résultats de l'ANOVA
summary(anova_test)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## S12C12 7 6.394e+10 9.134e+09 190.1 <2e-16 ***
## Residuals 13154245 6.321e+14 4.805e+07
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1