Package: vizsurvey 0.4.5

Thomas Delclite

vizsurvey: Visualisation And Analysis During a Survey Field

vizsurvey is an R package designed to streamline the quality assessment of survey data by providing intuitive visual diagnostics through an interactive dashboard. vizsurvey is especially useful for institutions or researchers conducting large-scale surveys with multiple interviewers, enabling a fast and systematic overview of data quality over time.

Authors:Thomas Delclite [aut, cre], Adrien Mierop [aut]

vizsurvey_0.4.5.tar.gz
vizsurvey_0.4.5.zip(r-4.7-any)vizsurvey_0.4.5.zip(r-4.6-any)vizsurvey_0.4.5.zip(r-4.5-any)
vizsurvey_0.4.5.tgz(r-4.6-any)vizsurvey_0.4.5.tgz(r-4.5-any)
vizsurvey_0.4.5.tar.gz(r-4.7-any)vizsurvey_0.4.5.tar.gz(r-4.6-any)
vizsurvey_0.4.5.tgz(r-4.6-emscripten)
manual.pdf |manual.html✨
DESCRIPTION |NEWS
card.svg |card.png
vizsurvey/json (API)

# Install 'vizsurvey' in R:
install.packages('vizsurvey', repos = c('https://tdelc.r-universe.dev', 'https://cloud.r-project.org'))

Bug tracker:https://github.com/tdelc/vizsurvey/issues

Pkgdown/docs site:https://tdelc.github.io

On CRAN:

Conda:

4.41 score 1 stars 7 scripts 33 exports 81 dependencies

Last updated from:a66e30b81f. Checks:7 ERROR, 2 OK. Indexed: yes.

TargetResultTimeFilesSyslog
linux-develERROR159
source / vignettesOK216
linux-releaseERROR168
macos-releaseERROR188
macos-oldrelERROR158
windows-develERROR113
windows-releaseERROR105
windows-oldrelERROR110
wasm-releaseOK118

Exports:build_df_timer_intvwrclassify_dfcombine_varscreate_configcreate_eusilc_simcreate_fake_silccut_safedescribe_variabledescribe_variable_dtempty_as_nafind_timer_rdsfolder_to_dfgroup_vs_othersheatmap_groupindex_homogeneityis.integer64key_level1key_level2keys_varslist_distlist_dist_dtmatch_keysmy_chisq_testprepa_statsprepa_stats_dtprepa_surveyprepa_surveysrunVizsurveyrunVizsurvey_from_folderrunVizsurvey_from_rscale_IQRscore_isoforestvars_levels

Dependencies:askpassbase64encbootbsiconsbslibcachemclicommonmarkcpp11crosstalkcurldata.tabledigestdplyrDTevaluatefarverfastmapfontawesomefsgenericsggplot2gluegtablehighrhtmltoolshtmlwidgetshttpuvhttrisobandisotreejquerylibjsonliteknitrlabelinglaekenlaterlazyevallifecyclelubridatemagrittrMASSmemoisemimeopensslotelpillarpkgconfigplotlypromisespurrrR6rappdirsRColorBrewerRcppRhpcBLASctlrlangrmarkdownrstudioapiS7sassscalesshinyshiny.i18nshinybusysourcetoolsstringistringrsystibbletidyrtidyselecttimechangetinytexutf8vctrsviridisLitewithrxfunxtableyaml

Enrichir l'interface avec des métadonnées
Introduction | Ce que vizsurvey appelle métadonnées | La nomenclature : des libellés dans les tableaux | Le dictionnaire : la documentation détaillée | Le format | Où le dictionnaire apparaît | Créer le fichier depuis les données | Le troisième fichier : l'archive | Conclusion
Rendered frommetadata.Rmdusingknitr::rmarkdown

Last update: 2026-09-01
Started: 2026-08-28

Guide pas à pas : explorer et détecter les anomalies
Introduction | Pourquoi vizsurvey ? | La cohérence entre enquêteur·rices | La cohérence entre vagues | Lancer vizsurvey | Depuis un objet R | Depuis une arborescence de dossiers | Les données d'exemple | Tour de l'interface | La barre latérale | Les seuils de détection | L'aide contextuelle et la visite guidée | L'onglet Synthèse | L'onglet Enquêteur | La synthèse | Le détail par variable | Le détail par entretien (audit trail) | Les détails sur l'enquêteur·rice | L'onglet Vague | Les tableaux d'écarts | L'analyse graphique | L'onglet Croisé | Les onglets Données, Dictionnaire et Archive | Démarche conseillée | Conclusion
Rendered fromvizsurvey.Rmdusingknitr::rmarkdown

Last update: 2026-09-01
Started: 2025-11-01

Méthodes de calcul
Introduction | classify_df() : classer les variables | prepa_stats() : extraire les agrégats | Description de la sortie | Le calcul du chi² | La standardisation des indicateurs | cut_safe() : ramener le continu au catégoriel | describe_variable() : décrire une variable | heatmap_group() : visualiser les écarts | score_isoforest() : classer les profils atypiques | index_homogeneity() : mesurer l'homogénéité des réponses | Les clés multi-niveaux | Conclusion
Rendered frommethods.Rmdusingknitr::rmarkdown

Last update: 2026-09-01
Started: 2025-11-03

Préparer les données
Introduction | Les données d'exemple | Configurer une enquête | Le fichier de configuration | Le typage automatique des variables | Une vague ou un filtre à deux niveaux | Les valeurs manquantes | Préparer l'enquête | Structure simple : un seul dossier | Structure double : plusieurs dossiers | Structure triple : plusieurs niveaux de dossiers | Les fichiers transverses | Le dictionnaire (path_dict) | La nomenclature (path_nomen) | L'archive (path_archive) | L'audit trail (timers) | Conclusion
Rendered fromdata-preparation.Rmdusingknitr::rmarkdown

Last update: 2026-09-01
Started: 2025-11-01

Readme and manuals

Help Manual

Help pageTopics
Build the df_timer of interviewerbuild_df_timer_intvwr
Classify all variable of a data.frameclassify_df
Combine several variables in one key (multi-level wave or filter)combine_vars
corrections of each df of a listcorrect_list_df
Create a template of configuration filecreate_config
Create statistics from databasecreate_df_stats
Simulate EU-SILC dataset with injected errorscreate_eusilc_sim
Use PUF files for SILC examplecreate_fake_silc
Cut a continuous variable in n categories.cut_safe
Description d'une variable, globale ou par groupedescribe_variable
Description d'une variable rendue en DTdescribe_variable_dt
Replace empty by naempty_as_na
extract a config from key (config from load_config)extract_config
Extract timer rds files from folderfind_timer_rds
tranform data from folder to config and dffolder_to_df
Vecteur de groupe "VAR = valeur" / "VAR != valeur" pour les comparaisonsgroup_vs_others
Create a heatmapheatmap_group
index_homogeneityindex_homogeneity
Check if value is integer64is.integer64
First level of a multi-level keykey_level1
Other levels of a multi-level key (used as label in the interface)key_level2
Keys (modalities) of a wave or filter variablekeys_vars
List distribution of discrete variableslist_dist
List of proportions for categorical variableslist_dist_dt
load a config file for prepare dataload_config
Loop of stats creation by filterloop_stats
Rows of a data.frame matching one or several keysmatch_keys
Specific chisq test to NA and Other modalitymy_chisq_test
Create a summarise of all the differenceprepa_stats
prepa_stats_dtprepa_stats_dt
Preparation of a surveyprepa_survey
Preparation of all surveys from a folderprepa_surveys
Shiny vizsurveyrunVizsurvey
Shiny vizsurvey with already prepared datarunVizsurvey_from_folder
Shiny vizsurvey from a R data.framerunVizsurvey_from_r
Robust Scale of a varible with IQRscale_IQR
calculate isoforest score from dfscore_isoforest
Variables of each level of the wave or of the filtervars_levels