# Démarrage rapide avec statAfrikR

## Introduction

statAfrikR est une boîte à outils R conçue spécifiquement pour les Instituts Nationaux de Statistique (INS) africains. Ce guide vous permet de réaliser une analyse complète en moins de 30 minutes.

    library(statAfrikR)

## 1. Import des données

### Depuis Excel

    donnees <- import_excel(
      chemin    = "enquete_menages_2023.xlsx",
      feuille   = "Données",
      na_values = c("", "NA", "N/A", "9999", ".")
    )

### Depuis Stata

    donnees <- import_stata(
      chemin           = "emop_2023.dta",
      convertir_labels = TRUE
    )

### Depuis KoboToolbox

    donnees <- import_kobo(
      chemin = "enquete_kobo_export.xlsx"
    )

## 2. Validation des données

    # Vérifier les valeurs manquantes
    rapport_na <- check_na(donnees, seuil = 0.1)
    print(rapport_na)

    # Valider par rapport à un dictionnaire
    dict <- readr::read_csv("dictionnaire_variables.csv")
    score <- valider_dictionnaire(donnees, dict)
    cat("Score de qualité :", score$score_qualite, "/100\n")

## 3. Nettoyage et traitement

    # Nettoyage des libellés textuels
    donnees <- nettoyer_libelles(
      donnees,
      vars  = c("region", "commune"),
      casse = "titre"
    )

    # Suppression des doublons
    resultat <- supprimer_doublons(donnees, cles = "id_menage")
    donnees  <- resultat$donnees
    cat("Doublons supprimés :", nrow(resultat$rapport), "\n")

    # Imputation des valeurs manquantes
    donnees <- imputer_valeurs(
      donnees,
      vars    = c("revenu_mensuel", "depense_alimentaire"),
      methode = "mediane",
      rapport = FALSE
    )

## 4. Application des pondérations

    plan <- appliquer_ponderations(
      data       = donnees,
      var_poids  = "poids_final",
      var_strate = "strate",
      var_grappe = "grappe_id"
    )

## 5. Analyse statistique

    # Statistiques descriptives pondérées
    stats <- stat_descr(
      plan,
      vars   = c("revenu_mensuel", "depense_alimentaire"),
      ic     = TRUE
    )
    print(stats)

    # Tableau croisé
    tableau <- tab_croisee(
      plan,
      var_ligne   = "quintile_vie",
      var_col     = "milieu",
      pourcentage = "colonne"
    )
    print(tableau)

## 6. Visualisation

    library(ggplot2)

    # Pyramide des âges
    p <- pyramide_ages(
      donnees,
      var_age   = "age",
      var_sexe  = "sexe",
      var_poids = "poids_final",
      titre     = "Pyramide des âges — Enquête 2023"
    )
    print(p)

    # Exporter
    exporter_graphique(p, "outputs/pyramide_ages_2023.png", dpi = 300L)

## 7. Diffusion

    # Anonymiser avant diffusion
    donnees_anon <- anonymiser_donnees(
      donnees,
      vars_supprimer   = c("nom", "prenom", "telephone", "adresse"),
      vars_masquer     = c("id_menage", "id_individu"),
      vars_generaliser = list(age = 5),
      rapport          = FALSE
    )

    # Créer le package de diffusion
    compresser_package_diffusion(
      donnees           = donnees_anon,
      repertoire_sortie = "diffusion/",
      nom_package       = "EMOP_BEN_2023_v1",
      metadonnees       = list(
        titre       = "EMOP Bénin 2023",
        institution = "INSAE",
        version     = "1.0"
      )
    )

## Résumé du flux de travail

    Import → Validation → Nettoyage → Pondération → Analyse → Visualisation → Diffusion

Pour aller plus loin, consultez les vignettes :

- Enquête pondérée complète : analyse EDS avec plan de sondage complexe
- Indicateurs ODD : calcul IDH, IPM et mesures d’inégalité