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div.sourceCode
{ }
@media screen {
pre > code.sourceCode > span > a:first-child::before { text-decoration: underline; }
}
code span.al { color: #ff0000; font-weight: bold; } /* Alert */
code span.an { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Annotation */
code span.at { color: #7d9029; } /* Attribute */
code span.bn { color: #40a070; } /* BaseN */
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code span.cf { color: #007020; font-weight: bold; } /* ControlFlow */
code span.ch { color: #4070a0; } /* Char */
code span.cn { color: #880000; } /* Constant */
code span.co { color: #60a0b0; font-style: italic; } /* Comment */
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code span.do { color: #ba2121; font-style: italic; } /* Documentation */
code span.dt { color: #902000; } /* DataType */
code span.dv { color: #40a070; } /* DecVal */
code span.er { color: #ff0000; font-weight: bold; } /* Error */
code span.ex { } /* Extension */
code span.fl { color: #40a070; } /* Float */
code span.fu { color: #06287e; } /* Function */
code span.im { color: #008000; font-weight: bold; } /* Import */
code span.in { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Information */
code span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } /* Keyword */
code span.op { color: #666666; } /* Operator */
code span.ot { color: #007020; } /* Other */
code span.pp { color: #bc7a00; } /* Preprocessor */
code span.sc { color: #4070a0; } /* SpecialChar */
code span.ss { color: #bb6688; } /* SpecialString */
code span.st { color: #4070a0; } /* String */
code span.va { color: #19177c; } /* Variable */
code span.vs { color: #4070a0; } /* VerbatimString */
code span.wa { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Warning */
</style>
<script>
// apply pandoc div.sourceCode style to pre.sourceCode instead
(function() {
var sheets = document.styleSheets;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
if (sheets[i].ownerNode.dataset["origin"] !== "pandoc") continue;
try { var rules = sheets[i].cssRules; } catch (e) { continue; }
var j = 0;
while (j < rules.length) {
var rule = rules[j];
// check if there is a div.sourceCode rule
if (rule.type !== rule.STYLE_RULE || rule.selectorText !== "div.sourceCode") {
j++;
continue;
}
var style = rule.style.cssText;
// check if color or background-color is set
if (rule.style.color === '' && rule.style.backgroundColor === '') {
j++;
continue;
}
// replace div.sourceCode by a pre.sourceCode rule
sheets[i].deleteRule(j);
sheets[i].insertRule('pre.sourceCode{' + style + '}', j);
}
}
})();
</script>
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margin-right: auto;
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margin-bottom: 20px;
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outline: none;
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summary {
display: list-item;
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details > summary > p:only-child {
display: inline;
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padding: 0;
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<!-- code folding -->
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<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
<li><a href="intro-ggplot2.html">Introduction à <strong>ggplot2</strong>, la grammaire des graphiques</a></li>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec <strong>ggplot2</strong></a></li>
<li><a href="donnees-ponderees.html">Données pondérées</a></li>
</ul>
</div>
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<li><a href="intervalles-de-confiance.html">Intervalles de confiance</a></li>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d'échantillonnage complexe avec <strong>survey</strong></a></li>
<li><a href="regression-lineaire.html">Régression linéaire</a></li>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
</div>
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<li class="dropdown-header">Statistiques avancées</li>
<li><a href="gtsummary.html">Tableaux statistiques avancés avec <strong>gtsummary</strong></a></li>
<li><a href="effets-d-interaction.html">Effets d'interaction dans un modèle</a></li>
<li><a href="multicolinearite.html">Multicolinéarité dans la régression</a></li>
<li><a href="modeles.html">Quel type de modèles choisir ?</a></li>
<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
<!--<li><a href="modeles-a-effets-aleatoires.html">Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)</a></li>-->
<li><a href="trajectoires-de-soins.html">Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales</a></li>
<li><a href="analyse-de-reseaux.html">Analyse de réseaux</a></li>
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</ul>
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<li><a href="formules.html">Formules</a></li>
<li><a href="structures-conditionnelles.html">Structures conditionnelles</a></li>
<li><a href="vectorisation.html">Vectorisation (dont <strong>purrr</strong>)</a></li>
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<!--<li class="dev"><a href="ecrire-ses-propres-fonctions.html">Écrire ses propres fonctions</a></li>-->
<li><a href="rmarkdown-les-rapports-automatises.html"><strong>R Markdown</strong> : les rapports automatisés</a></li>
</ul>
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<li><a href="diagramme-de-lexis.html">Diagramme de Lexis</a></li>
</ul>
</div>
</div>
</ul>
</li>
<li class="dropdown">
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<li><a href="index-des-fonctions.html">Index des fonctions</a></li>
<li><a href="index-des-extensions.html">Index des extensions</a></li>
</ul>
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<li><a href="https://larmarange.github.io/guide-R/">guide-R</a></li>
<li><a href="https://larmarange.github.io/webin-R/">webin-R</a></li>
<li><a href="https://www.youtube.com/c/webinR"><i class="fa fa-youtube" aria-hidden="true"></i></a></li>
<!--<li><a href="https://github.com/larmarange/analyse-R">GitHub</a></li>-->
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<div class="visible-lg">
<a href="https://github.com/larmarange/analyse-R"><img style="position: absolute; top: 60px; left: 40px; border: 0;" src="images/fork_me.png" alt="Contribuer sur GitHub"></a>
</div>
<div class="col-sm-9" role="main">
<article>
<div id="header">
<h1 class="title toc-ignore">Données pondérées</h1>
</div>
<div id="TOC">
<ul>
<li><a href="#options-de-certaines-fonctions" id="toc-options-de-certaines-fonctions">Options de certaines fonctions</a></li>
<li><a href="#survey" id="toc-survey">Données pondérées avec l’extension survey</a>
<ul>
<li><a href="#gtsummary-et-survey" id="toc-gtsummary-et-survey">gtsummary et survey</a></li>
<li><a href="#graphiques-natifs-avec-survey" id="toc-graphiques-natifs-avec-survey">Graphiques natifs avec survey</a></li>
<li><a href="#graphiques-ggplot2" id="toc-graphiques-ggplot2">Graphiques ggplot2</a></li>
<li><a href="#extraire-un-sous-échantillon" id="toc-extraire-un-sous-échantillon">Extraire un sous-échantillon</a></li>
<li><a href="#modèles-logistiques" id="toc-modèles-logistiques">Modèles logistiques</a></li>
<li><a href="#dplyr-et-survey" id="toc-dplyr-et-survey">dplyr et survey</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#conclusion" id="toc-conclusion">Conclusion</a></li>
</ul>
</div>
<div class="guide-R">
<p>Une version actualisée de ce chapitre est disponible sur <strong>guide-R</strong> à travers plusieurs chapitres : <a href="https://larmarange.github.io/guide-R/donnees_ponderees/plan-echantillonnage.html">Définir un plan d’échantillonnage</a>, <a href="https://larmarange.github.io/guide-R/donnees_ponderees/manipulation.html">Manipulation de données pondérées</a>, <a href="https://larmarange.github.io/guide-R/donnees_ponderees/analyses-bivariees.html">Analyses uni- et bivariées pondérées</a> et <a href="https://larmarange.github.io/guide-R/donnees_ponderees/graphiques-ponderes.html">Graphiques pondérés</a>.</p>
</div>
<div class="webin-R">
<p>Ce chapitre est évoqué dans le webin-R #10 (Données pondérées, plan d’échantillonnage complexe & survey) sur <a href="https://youtu.be/aXCn9SyhcTE">YouTube</a>.</p>
</div>
<p>S’il est tout à fait possible de travailler avec des <dfn>données pondérées</dfn> sous R, cette fonctionnalité n’est pas aussi bien intégrée que dans la plupart des autres logiciels de traitement statistique. En particulier, il y a plusieurs manières possibles de gérer la <dfn>pondération</dfn>. Cependant, lorsque l’on doit également prendre un compte un <dfn>plan d’échantillonnage</dfn><dfn data-index="échantillonnage, plan"></dfn> complexe (voir section dédiée ci-après), <strong>R</strong> fournit tous les outils nécessaires, alors que dans la plupart des logiciels propriétaires, il faut disposer d’une extension adéquate, pas toujours vendue de base avec le logiciel.</p>
<p>Dans ce qui suit, on utilisera le jeu de données tiré de l’enquête <em>Histoire de vie</em> et notamment sa variable de pondération <em>poids</em><a href="#fn1" class="footnote-ref" id="fnref1"><sup>1</sup></a>.</p>
<div class="sourceCode" id="cb1"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb1-1"><a href="#cb1-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">library</span>(questionr)</span>
<span id="cb1-2"><a href="#cb1-2" tabindex="-1"></a><span class="fu">data</span>(hdv2003)</span>
<span id="cb1-3"><a href="#cb1-3" tabindex="-1"></a>d <span class="ot"><-</span> hdv2003</span>
<span id="cb1-4"><a href="#cb1-4" tabindex="-1"></a><span class="fu">range</span>(d<span class="sc">$</span>poids)</span></code></pre></div>
<pre><code>[1] 78.07834 31092.14132</code></pre>
<div id="options-de-certaines-fonctions" class="section level2 hasAnchor">
<h2 class="hasAnchor">Options de certaines fonctions<a href="#options-de-certaines-fonctions" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h2>
<p>Tout d’abord, certaines fonctions de <strong>R</strong> acceptent en argument un vecteur permettant de pondérer les observations (l’option est en général nommée <code>weights</code> ou <code>row.w</code>). C’est le cas par exemple des méthodes d’estimation de modèles linéaires<a href="#fn2" class="footnote-ref" id="fnref2"><sup>2</sup></a> (<code data-pkg="stats">lm</code>) ou de modèles linéaires généralisés <a href="#fn3" class="footnote-ref" id="fnref3"><sup>3</sup></a> (<code data-pkg="stats">glm</code>) ou dans les analyses de correspondances<a href="#fn4" class="footnote-ref" id="fnref4"><sup>4</sup></a> des extensions <code class="pkg">ade4</code> ou <code class="pkg">FactoMineR</code>.</p>
<p>Par contre cette option n’est pas présente dans les fonctions de base comme <code data-pkg="base">mean</code>, <code data-pkg="base" data-rdoc="cor">var</code>, <code data-pkg="base">table</code> ou <code data-pkg="stats">chisq.test</code>.</p>
</div>
<div id="survey" class="section level2 hasAnchor">
<h2 class="hasAnchor">Données pondérées avec l’extension survey<a href="#survey" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h2>
<p>L’extension <code class="pkg">survey</code> est spécialement dédiée au traitement d’enquêtes ayant des techniques d’échantillonnage et de pondération potentiellement très complexes.</p>
<p>L’extension s’installe comme la plupart des autres :</p>
<div class="sourceCode" id="cb3"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb3-1"><a href="#cb3-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">install.packages</span>(<span class="st">"survey"</span>)</span></code></pre></div>
<p>Le site officiel (en anglais) comporte beaucoup d’informations, mais pas forcément très accessibles : <br /><a href="http://r-survey.r-forge.r-project.org/" class="uri">http://r-survey.r-forge.r-project.org/</a>.</p>
<p>Pour utiliser les fonctionnalités de l’extension, on doit d’abord définir le <dfn>plan d’échantillonnage</dfn> ou <dfn lang="en">design</dfn> de notre enquête, c’est-à-dire indiquer quel type de pondération nous souhaitons lui appliquer.</p>
<p>Dans un premier temps, nous utiliserons le plan d’échantillonnage le plus simple, avec une variable de pondération déjà calculée. Pour d’autres types de plan d’échantillonnage, voir la chapitre sur les <a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">plans d’échantillonnage complexes</a>.</p>
<p>Ceci se fait à l’aide de la fonction <code data-pkg="survey">svydesign</code> :</p>
<div class="sourceCode" id="cb4"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb4-1"><a href="#cb4-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">library</span>(survey)</span>
<span id="cb4-2"><a href="#cb4-2" tabindex="-1"></a>dw <span class="ot"><-</span> <span class="fu">svydesign</span>(<span class="at">ids =</span> <span class="sc">~</span><span class="dv">1</span>, <span class="at">data =</span> d, <span class="at">weights =</span> <span class="sc">~</span> d<span class="sc">$</span>poids)</span></code></pre></div>
<p>Cette fonction crée un nouvel objet, que nous avons nommé <code>dw</code>. Cet objet n’est pas à proprement parler un tableau de données, mais plutôt un tableau de données plus une méthode de pondération. <code>dw</code> et <code>d</code> sont des objets distincts, les opérations effectuées sur l’un n’ont pas d’influence sur l’autre. On peut cependant retrouver le contenu de <code>d</code> depuis <code>dw</code> en utilisant <code>dw$variables</code> :</p>
<div class="sourceCode" id="cb5"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb5-1"><a href="#cb5-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">str</span>(d<span class="sc">$</span>age)</span></code></pre></div>
<pre><code> int [1:2000] 28 23 59 34 71 35 60 47 20 28 ...</code></pre>
<div class="sourceCode" id="cb7"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb7-1"><a href="#cb7-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">str</span>(dw<span class="sc">$</span>variables<span class="sc">$</span>age)</span></code></pre></div>
<pre><code> int [1:2000] 28 23 59 34 71 35 60 47 20 28 ...</code></pre>
<p>Lorsque notre plan d’échantillonnage est déclaré, on peut lui appliquer une série de fonctions permettant d’effectuer diverses opérations statistiques en tenant compte de la pondération. On citera notamment :</p>
<ul>
<li><code data-pkg="survey" data-rdoc="surveysummary">svymean</code>, <code data-pkg="survey" data-rdoc="surveysummary">svyvar</code>, <code data-pkg="survey" data-rdoc="surveysummary">svytotal</code>, <code data-pkg="survey">svyquantile</code> : <dfn data-index="statistique univariée">statistiques univariées</dfn> <dfn data-index="univariée, statistique"></dfn>(<dfn>moyenne</dfn>, <dfn>variance</dfn>, <dfn>total</dfn>, <dfn data-index="quantile">quantiles</dfn>)</li>
<li><code data-pkg="survey">svytable</code> : <dfn>tri à plat</dfn> et <dfn>tableau croisé</dfn></li>
<li><code data-pkg="survey" data-rdoc="svytable">svychisq</code> : <dfn data-index="test du Chi²">test du χ²</dfn> <dfn data-index="Chi², test"></dfn></li>
<li><code data-pkg="survey">svyby</code> : statistiques selon un facteur</li>
<li><code data-pkg="survey">svyttest</code> : <dfn>test t de Student</dfn><dfn data-index="Student, test-t"></dfn> de <dfn>comparaison de moyennes</dfn><dfn data-index="moyenne, comparaison"></dfn></li>
<li><code data-pkg="survey">svyciprop</code> : <dfn>intervalle de confiance d’une proportion</dfn><dfn data-index="proportion, intervalle de confiance"></dfn></li>
<li><code data-pkg="survey">svyglm</code> : <dfn data-index="modèle linéaire généralisé">modèles linéaires généralisés</dfn> (dont <dfn>régression logistique</dfn><dfn data-index="logistique, régression"></dfn>)</li>
<li><code data-pkg="survey">svyplot</code>, <code data-pkg="survey">svyhist</code>, <code data-pkg="survey" data-rdoc="svyhist">svyboxplot</code> : fonctions graphiques</li>
</ul>
<p>D’autres fonctions sont disponibles, comme <code data-pkg="survey">svyratio</code>, mais elles ne seront pas abordées ici.</p>
<p>Pour ne rien arranger, ces fonctions prennent leurs arguments sous forme de formules<a href="#fn5" class="footnote-ref" id="fnref5"><sup>5</sup></a>, c’est-à-dire pas de la manière habituelle. En général l’appel de fonction se fait en spécifiant d’abord les variables d’intérêt sous forme de formule, puis l’objet <em>survey.design</em>.</p>
<p>Voyons tout de suite quelques exemples<a href="#fn6" class="footnote-ref" id="fnref6"><sup>6</sup></a> :</p>
<div class="sourceCode" id="cb9"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb9-1"><a href="#cb9-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">svymean</span>(<span class="sc">~</span>age, dw)</span></code></pre></div>
<pre><code> mean SE
age 46.347 0.5284</code></pre>
<div class="sourceCode" id="cb11"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb11-1"><a href="#cb11-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">svyquantile</span>(<span class="sc">~</span>age, dw, <span class="at">quantile =</span> <span class="fu">c</span>(<span class="fl">0.25</span>, <span class="fl">0.5</span>, <span class="fl">0.75</span>), <span class="at">ci =</span> <span class="cn">TRUE</span>)</span></code></pre></div>
<pre><code>$age
quantile ci.2.5 ci.97.5 se
0.25 31 31 33 0.5099045
0.5 45 44 47 0.7648568
0.75 60 59 63 1.0198091
attr(,"hasci")
[1] TRUE
attr(,"class")
[1] "newsvyquantile"</code></pre>
<div class="sourceCode" id="cb13"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb13-1"><a href="#cb13-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">svyvar</span>(<span class="sc">~</span>heures.tv, dw, <span class="at">na.rm =</span> <span class="cn">TRUE</span>)</span></code></pre></div>
<pre><code> variance SE
heures.tv 2.9886 0.1836</code></pre>
<p>Les tris à plat se déclarent en passant comme argument le nom de la variable précédé d’un tilde (<code>~</code>), tandis que les tableaux croisés utilisent les noms des deux variables séparés par un signe plus (<code>+</code>) et précédés par un tilde (<code>~</code>).</p>
<div class="sourceCode" id="cb15"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb15-1"><a href="#cb15-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">svytable</span>(<span class="sc">~</span>sexe, dw)</span></code></pre></div>
<pre><code>sexe
Homme Femme
5149382 5921844 </code></pre>
<div class="sourceCode" id="cb17"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb17-1"><a href="#cb17-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">svytable</span>(<span class="sc">~</span> sexe <span class="sc">+</span> clso, dw)</span></code></pre></div>
<pre><code> clso
sexe Oui Non Ne sait pas
Homme 2658744.04 2418187.64 72450.75
Femme 2602031.76 3242389.36 77422.79</code></pre>
<p>La fonction <code data-pkg="questionr">freq</code> peut être utilisée si on lui passe en argument non pas la variable elle-même, mais son tri à plat obtenu avec <code data-pkg="survey">svytable</code> :</p>
<div class="sourceCode" id="cb19"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb19-1"><a href="#cb19-1" tabindex="-1"></a>tab <span class="ot"><-</span> <span class="fu">svytable</span>(<span class="sc">~</span>peche.chasse, dw)</span>
<span id="cb19-2"><a href="#cb19-2" tabindex="-1"></a><span class="fu">freq</span>(tab, <span class="at">total =</span> <span class="cn">TRUE</span>)</span></code></pre></div>
<div data-pagedtable="false">
<script data-pagedtable-source type="application/json">
{"columns":[{"label":[""],"name":["_rn_"],"type":[""],"align":["left"]},{"label":["n"],"name":[1],"type":["dbl"],"align":["right"]},{"label":["%"],"name":[2],"type":["dbl"],"align":["right"]},{"label":["val%"],"name":[3],"type":["dbl"],"align":["right"]}],"data":[{"1":"9716683","2":"87.8","3":"87.8","_rn_":"Non"},{"1":"1354544","2":"12.2","3":"12.2","_rn_":"Oui"},{"1":"11071226","2":"100.0","3":"100.0","_rn_":"Total"}],"options":{"columns":{"min":{},"max":[10]},"rows":{"min":[10],"max":[10]},"pages":{}}}
</script>
</div>
<p>On peut également récupérer le tableau issu de <code data-pkg="survey">svytable</code> dans un objet et le réutiliser ensuite comme n’importe quel tableau croisé :</p>
<div class="sourceCode" id="cb20"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb20-1"><a href="#cb20-1" tabindex="-1"></a>tab <span class="ot"><-</span> <span class="fu">svytable</span>(<span class="sc">~</span> sexe <span class="sc">+</span> clso, dw)</span>
<span id="cb20-2"><a href="#cb20-2" tabindex="-1"></a>tab</span></code></pre></div>
<pre><code> clso
sexe Oui Non Ne sait pas
Homme 2658744.04 2418187.64 72450.75
Femme 2602031.76 3242389.36 77422.79</code></pre>
<p>Les fonctions <code data-pkg="questionr" data-rdoc="rprop">lprop</code> et <code data-pkg="questionr">cprop</code> de <code class="pkg">questionr</code> sont donc tout à fait compatibles avec l’utilisation de <code class="pkg">survey</code>.</p>
<div class="sourceCode" id="cb22"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb22-1"><a href="#cb22-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">lprop</span>(tab)</span></code></pre></div>
<pre><code> clso
sexe Oui Non Ne sait pas Total
Homme 51.6 47.0 1.4 100.0
Femme 43.9 54.8 1.3 100.0
Ensemble 47.5 51.1 1.4 100.0</code></pre>
<p>Le principe de la fonction <code data-pkg="survey">svyby</code> est similaire à celui de <code data-pkg="base">tapply</code><a href="#fn7" class="footnote-ref" id="fnref7"><sup>7</sup></a>. Elle permet de calculer des statistiques selon plusieurs sous-groupes définis par un facteur. Par exemple :</p>
<div class="sourceCode" id="cb24"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb24-1"><a href="#cb24-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">svyby</span>(<span class="sc">~</span>age, <span class="sc">~</span>sexe, dw, svymean)</span></code></pre></div>
<div data-pagedtable="false">
<script data-pagedtable-source type="application/json">
{"columns":[{"label":[""],"name":["_rn_"],"type":[""],"align":["left"]},{"label":["sexe"],"name":[1],"type":["fct"],"align":["left"]},{"label":["age"],"name":[2],"type":["dbl"],"align":["right"]},{"label":["se"],"name":[3],"type":["dbl"],"align":["right"]}],"data":[{"1":"Homme","2":"45.20200","3":"0.7419450","_rn_":"Homme"},{"1":"Femme","2":"47.34313","3":"0.7420836","_rn_":"Femme"}],"options":{"columns":{"min":{},"max":[10]},"rows":{"min":[10],"max":[10]},"pages":{}}}
</script>
</div>
<div id="gtsummary-et-survey" class="section level3 hasAnchor">
<h3 class="hasAnchor">gtsummary et survey<a href="#gtsummary-et-survey" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h3>
<p>L’extension <code class="pkg">gtsummary</code> fournit une fonction <code data-pkg="gtsummary">tbl_svysummary</code>, similaire à <code data-pkg="gtsummary">tbl_summary</code>, mais adaptée aux objets <code>survey</code>.</p>
<div class="sourceCode" id="cb25"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb25-1"><a href="#cb25-1" tabindex="-1"></a><span class="fu">library</span>(gtsummary)</span>
<span id="cb25-2"><a href="#cb25-2" tabindex="-1"></a><span class="fu">theme_gtsummary_language</span>(<span class="st">"fr"</span>, <span class="at">decimal.mark =</span> <span class="st">","</span>, <span class="at">big.mark =</span> <span class="st">" "</span>)</span></code></pre></div>
<pre><code>Setting theme `language: fr`</code></pre>
<div class="sourceCode" id="cb27"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb27-1"><a href="#cb27-1" tabindex="-1"></a>dw <span class="sc">%>%</span> <span class="fu">tbl_svysummary</span>(<span class="at">include =</span> <span class="fu">c</span>(<span class="st">"age"</span>, <span class="st">"sexe"</span>, <span class="st">"clso"</span>, <span class="st">"peche.chasse"</span>))</span></code></pre></div>
<div id="jwfpsyznlw" style="padding-left:0px;padding-right:0px;padding-top:10px;padding-bottom:10px;overflow-x:auto;overflow-y:auto;width:auto;height:auto;">
<style>html {
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#jwfpsyznlw .gt_table {
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#jwfpsyznlw .gt_sourcenote {
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font-style: italic;
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#jwfpsyznlw .gt_indent_1 {
text-indent: 5px;