Untitled1.Rmd

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title: "Main d'oeuvre qualifiée pour l'entrepreneuriat agricole"
author: "Mariette SONINHEKPON, Françoise DABLI, Gwladys TOSSOU-BOCO"
date: "`r Sys.Date()`"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```


```{r}
library(gsheet)
library(dplyr)
```

## Importer le google sheet
```{r}
library(gsheet)

agroListe <- gsheet2tbl("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CzQZoqGDfIPUUQDyYNcvDH2TmrvEc9c4xngdPa4O80M/edit?usp=sharing")
```

```{r}
colnames(agroListe)
```

# Supprimer la colonne Horodateur
```{r}
library(dplyr)
agroListe$Horodateur <- NULL
```

## Renommer les noms des colonnes
```{r}
library(dplyr)
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(nom =`Nom de l'apprenant`)
```

```{r}
colnames(agroListe)
```

```{r}
library(dplyr)

agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(prenom =`Prénoms de l'apprenant`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(contact =`Contact de l'apprenant`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(email = `Email de l'apprenant`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(residence=`Lieu de résidence (commune/arrondissement)`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(diplome = `Niveau d'étude (avant la formation)`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(domaine=`Domaines de formation 
`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(periode=`Durée de la formation 
`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(centre=`Nom du centre de formation 
`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(localisation=`Localisation du centre de formation (commune/arrondissement)
`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(an=`Année d'obtention du diplôme en entrepreneuriat agricole 
`)
```

```{r}
agroListe <- agroListe%>%
  dplyr::rename(occupation=`Occupation actuelle 
`)
```

```{r}
colnames(agroListe)
```

# Conserver les diplômés de 2021 à 2023
```{r}
library(dplyr)
agroListeAfter2020 <- filter(agroListe, an > 2020)
```

# Enlever la période de 3 ans
```{r}
library(dplyr)
agroListeAfter2020P <- filter(agroListeAfter2020, periode !='3 ans' )
```

# ôter LaRAEAq
```{r}
library(dplyr)
agroListeAfter2020PC <- filter(agroListeAfter2020P, centre !='LaRAEAq' )
```

```{r}
colnames(agroListeAfter2020PC)
dim(agroListeAfter2020PC)
```

```{r}
head(agroListeAfter2020PC)
```

#Retenir ceux qui n'ont pas de travail
```{r}
library(dplyr)
agroListeAfter2020PCO <- filter(agroListeAfter2020PC, occupation =='Au chômage' )
```

```{r}
head(agroListeAfter2020PCO)
```

```{r}
colnames(agroListeAfter2020PCO)
```


#Arranger selon l'email 
```{r}
agroListeTotal <- arrange(agroListeAfter2020PCO, email)

head(agroListeTotal)
```


```{r}
colnames(agroListeTotal)
```


# Faire des visuels
```{r}
library(ggplot2)
library(ggthemes)
```

# x=centre, y=residence, fill=periode
```{r}
ggplot(data=agroListeTotal, aes(x=centre, y=residence, fill=periode))+
  geom_bar(stat="identity", width=0.5, position = "dodge")+
  xlab("")+
  ylab("")+
  theme_minimal()+
  labs(fill="periode")
 
```

# x=periode, y=residence, fill=an
```{r}
ggplot(data=agroListeTotal, aes(x=periode, y=residence, fill=an))+
  geom_bar(stat="identity", width=0.5, position = "dodge")+
  xlab("")+
  ylab("")+
  theme_minimal()+
  labs(fill="an")
```


# 
```{r}
library(dplyr)
glimpse(agroListeTotal)
```


```{r}
summary(agroListeTotal)
```


```{r}
str(agroListeTotal)
```


## Déterminer la distribution de la variable "residence"  

```{r}
table(agroListeTotal$residence)
```

```{r}
round(mean(table(agroListeTotal$residence)), 2)
```

```{r}
round(median(table(agroListeTotal$residence)), 2)
```

```{r}
round(sd(table(agroListeTotal$residence)), 2)
```

```{r}
round(var(table(agroListeTotal$residence)), 2)
```


# Déterminer la distribution de la variable "periode"
```{r}
table(agroListeTotal$periode)
```


# Moyenne
```{r}
round(mean(table(agroListeTotal$periode)), 2)
```

# Médiane
```{r}
round(median(table(agroListeTotal$periode)))   
```

# écart-type
```{r}
round(sd(table(agroListeTotal$periode)), 2 )
```

# Variance
```{r}
round(var(table(agroListeTotal$periode)), 2)    
```



#Pour déterminer la proportion des variables
```{r}
table_resid <- table(agroListeTotal$residence)
print(table_resid)
```

```{r}
prop.table(table_resid)
```

```{r}
table_peri <- table(agroListeTotal$periode)
print(table_peri)
```

```{r}
prop.table(table_peri)
```

#Distribution actuelle
```{r}
table(agroListeTotal$residence, agroListeTotal$periode) 
```



# Graphique  des communes représentées
```{r}
barplot(table(agroListeTotal$residence), xlab="commune")
```


# Graphique année formation en fonction de commune 
```{r}
plot(agroListeTotal$an ~ agroListeTotal$residence, xlab="commune", ylab="année formation")
```


#Chi-Square Statistical Test 

```{r}
chisq.test(agroListeTotal$residence, agroListeTotal$periode)
```

#Interpréter le Chi-Square Test
La relation est statistiquement significative entre la durée de formation et le lieu de résidence des apprenants.