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# Spécifier un miroir CRAN
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options(repos = c(CRAN = "https://cran.rstudio.com/"))
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# Installer le package readxl
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install.packages("readxl")
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# Charger le package readxl
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library(readxl)
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# Spécifier le chemin vers votre fichier .xlsx
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file_path <- "./TP3/tp3datas.xlsx"
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# Lire la feuille nommée "Exercice 1"
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data <- read_excel(file_path, sheet = "Exercice 3")
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# 1. Quelle est la population statistique observée ? La taille de l’échantillon ?
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# Convertir la colonne des effectifs en numérique
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effectifs <- as.numeric(unlist(data[1:4, 2])) # Utiliser unlist pour extraire les valeurs
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# Calculer la taille de l'échantillon
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taille_echantillon <- sum(effectifs)
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# Afficher les résultats
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cat("Population statistique : Professionnels de santé par catégorie\n")
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cat("Taille de l'échantillon :", taille_echantillon, "personnes\n")
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# 2. Quel est le caractère statistique observé et sa nature ?
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# Afficher le caractère statistique et sa nature
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cat("\nCaractère statistique : Profession exercée dans le domaine de la santé\n")
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cat("Nature : Qualitative nominale (catégories non ordonnées de professions médicales)\n")
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# 3. Représenter graphiquement les données avec un diagramme circulaire.
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# Calculer les pourcentages pour chaque profession
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pourcentages <- round(effectifs / taille_echantillon * 100, 1)
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# Créer les labels avec les pourcentages
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labels <- paste(data$Profession[1:4], "\n(", pourcentages, "%)", sep="")
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# Créer le diagramme circulaire
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pie(effectifs,
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labels = labels,
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main = "Repartition des professionnels de sante",
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col = c("lightblue", "lightgreen", "lightpink", "lightyellow"),
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border = "white")
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# Ajouter une légende
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legend("topright",
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data$Profession[1:4],
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fill = c("lightblue", "lightgreen", "lightpink", "lightyellow"),
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cex = 0.8) |