Cette application vise à faciliter la manipulation de données de trajectoires à partir du logiciel de traitement statistique 'R'. Elle permet aux personnes qui ne sont pas familières de ce langage de pouvoir utiliser un certain nombre de fonctions particulièrement utiles pour la manipulation de données de trajectoires.
Les fonctions spécifiques incluses dans l'application proviennent surtout des paquets suivants :
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TraMineR: http://traminer.unige.ch/
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Gabadinho, A., Ritschard, G., Müller, N. S., & Studer, M. (2011). Analyzing and Visualizing State Sequences in R with TraMineR. Journal of Statistical Software, 40(4), 1-37. DOI http://dx.doi.org/10.18637/jss.v040.i04.
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Studer, M. & Ritschard, G. (2016). What matters in differences between life trajectories: A comparative review of sequence dissimilarity measures, Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 179(2), 481-511. DOI http://dx.doi.org/10.1111/rssa.12125
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WeightedCluster :
https://cran.r-project.org/package=WeightedCluster
Studer, Matthias (2013). WeightedCluster Library Manual: A practical guide to creating typologies of trajectories in the social sciences with R. LIVES Working Papers, 24. DOI: 10.12682/lives.2296-1658.2013.24.
L'application permet dans un premier temps de construire des trajectoires à partir de données 'brutes' (dans l'onglet 'Les données').
Trois types de fichiers peuvent être chargés dans l'application :
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un fichier .csv avec des données au format 'wide' : une colonne par variable et par date, et à la suite une colonne par variable complémentaire.
VARIABLE_IDENTIFIANT RSA_1 RSA_2 RSA_3 RSA_... SEXE COMMUNE_HABITATION ... 1 RSA RSA RSA ... M Paris ... 2 NA RSA RSA ... F Lyon ... 3 RSA Sortie NA ... NA Grenoble ... -
un fichier .RData comportant une liste (
list()) avec un objet 'trajectoire' créé par la fonctionseqdef()et un data.frame comportant des données complémentaires. Dans ce cas, les noms de ligne (row.names()) des trajectoires doivent correspondre avec une variable d'identifiant individuel dans le data.frame (variable à spécifier dans l'application).Exemple de data.frame pour les données complémentaires :
VARIABLE_IDENTIFIANT SEXE COMMUNE_HABITATION ... 1 M Paris ... 2 F Lyon ... 3 NA Grenoble ... -
un fichier .RData comportant une liste ('list()') avec pour chaque date (chaque mois, chaque année, chaque jour, etc) un data.frame avec les valeurs correspondantes. Dans ce cas, les trajectoires pourront être générées à partir de n'importe quelle variable commune aux différentes dates.
Exemple de liste de data.frames:
VARIABLE_IDENTIFIANT_1 RSA_1 SEXE_1 COMMUNE_HABITATION_1 ... 1 RSA M Paris ... 3 RSA NA Grenoble ... VARIABLE_IDENTIFIANT_2 RSA_2 SEXE_2 COMMUNE_HABITATION_2 ... 1 RSA M Paris ... 2 RSA F Lyon ... 3 Sortie NA Grenoble ... VARIABLE_IDENTIFIANT_3 RSA_3 SEXE_3 COMMUNE_HABITATION_3 ... 1 RSA M Paris ... 2 RSA F Lyon ... Les individus peuvent absents de certains tableaux de données pour certains mois, ou être présents avec des valeurs manquantes (NA).
A partir de ces différentes sources, des possibilités de sélection d'individus sont offertes (sélection multi-critères sur tous les types de données ou pour une ou plusieurs dates). Chaque sélection constituée dans l'application et qui a donné lieu à la constitution de trajectoires peut être enregistrée localement et réutilisée (chargée dans la console R ou dans l'application).
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Pour plus d'infos sur la structure des données ("wide" ou "long" ) et comment bien organiser ses tables, consultez la page d'explication sur les données "tidy" :
https://cran.r-project.org/web/packages/tidyr/vignettes/tidy-data.html
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Pour plus d'infos sur les types de format de données compatibles avec la fonction
seqdef()voir les explications très complète set très claires dans l'aide de TraMineR :http://mephisto.unige.ch/pub/TraMineR/doc/TraMineR-Users-Guide.pdf
Une fois que les trajectoires sont construites et validées, différents onglets permettent d'obtenir des indicateurs statistiques sur les trajectoires et leurs données complémentaires.
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Les principaux indicateurs de base fournis dans le package R 'TraMineR', croisés avec les données complémentaires (taux de transition, chronogramme des états, temps moyen passé dans chaque état, événements, états modaux, représentations en tapis, graphiques de flux, etc.)
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Des tableaux de donnés (tris à plat ou tableau croisés) sur l'ensemble des données générées, y compris les données complémentaires.
L'application permet aussi de générer des classes de trajectoires à partir de méthodes basiques (Optimal Matching et ses dérivés principalement), et d'utiliser ces groupes pour visualiser et comparer les données.
Les groupes peuvent être enregistrés localement et réutilisés dans R ou dans l'application.
Néanmoins, pour une classification fine et pleinement paramétrable, il serais préférable d'utiliser directement les diverses fonctions existantes dans une interface R classique.
Licence et références : Le code de l'application est sous licence GNU General Public License v3.0 https://www.gnu.org/licenses/quick-guide-gplv3.html
Adresse du code source : https://github.com/ECLOH/ViCaTraj (vous pouvez contribuer!)
Application générée grâce au logiciel 'R' et en particulier aux packages 'shiny' et 'ggplot2'.
Pincipaux contributeurs :
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Elie Chosson (Mission Régionale d'Information sur l'Exclusion)
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Luc-Olivier Hervé (Conseil Départemental de Loire-Atlantique et cour des comptes)
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Mélanie Boscher (Conseil Départemental de Loire-Atlantique)
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Avec le soutien du Conseil Départemental de l'Isère, en particulier de Yoann Morin