vizsurvey est un package R conçu pour faciliter le contrôle qualité
des données d’enquête, grâce à des diagnostics visuels réunis dans un
tableau de bord interactif. Il s’adresse particulièrement aux instituts
et aux équipes de recherche conduisant des enquêtes de grande ampleur
avec de nombreux enquêteur·rices : il offre une vue rapide et
systématique de la qualité des données, entre vagues et entre
enquêteur·rices.
vizsurvey ne tire aucune conclusion à votre place : il calcule des
écarts (distances de chi², scores d’anomalie, indices d’homogénéité) et
les met en évidence pour prioriser la relecture. L’interprétation
reste celle de l’équipe d’enquête.
config.txt, prepa_surveys), avec dictionnaire de variables,
nomenclature de libellés et archive partagéeLa documentation complète et les vignettes (en français) sont disponibles sur https://tdelc.github.io/vizsurvey.
Vous pouvez installer la version de développement de vizsurvey depuis
GitHub :
install.packages("devtools") # si nécessaire
# devtools::install_github("tdelc/vizsurvey")
install.packages("vizsurvey", repos = c('https://tdelc.r-universe.dev', 'https://cloud.r-project.org'))
Une publication sur le CRAN est prévue une fois la version 1.0.0 atteinte.
vizsurvey ?vizsurvey s’utilise de deux manières complémentaires. On peut appeler
directement ses fonctions de calcul pour produire les statistiques ou
les heatmaps dans un flux reproductible (rapports automatisés, contrôles
planifiés) ; ces fonctions sont documentées dans une vignette
dédiée. On
peut aussi — c’est l’usage principal — lancer le tableau de bord
interactif.
La façon la plus simple de découvrir l’interface est de partir du jeu d’exemple intégré, dérivé de l’enquête SILC, dans lequel des erreurs volontaires ont été injectées :
library(vizsurvey)
df <- create_eusilc_sim()
runVizsurvey_from_r(df,
var_intvwr = "nr_itw",
var_wave = "db010",
var_filter = "db040")
L’onglet de synthèse accueille l’utilisateur·rice avec une présentation de l’enquête et trois points d’entrée chiffrés vers les analyses. Une visite guidée, accessible depuis la barre de navigation, parcourt l’interface pas à pas sur les données chargées.

L’effet enquêteur·rice s’explore via une heatmap par enquêteur·rice et par variable. Chaque case se clique pour afficher les distributions détaillées et la comparaison entre l’enquêteur·rice et le reste de la population.

L’effet vague est présenté sous forme de tableaux d’anomalies (variables absentes, distributions qui bougent, médianes qui décrochent), accompagnés de graphiques dédiés pour comprendre la nature de chaque écart.

L’utilisation complète du tableau de bord est documentée dans une vignette de prise en main.
Pour les organisations gérant plusieurs enquêtes en routine, une
vignette de préparation des
données
décrit comment structurer les dossiers, configurer chaque enquête
(config.txt) et précalculer les statistiques, de sorte que l’ouverture
de l’interface soit immédiate pour toute l’équipe :
# config.txt et prepa_surveys sont supposés déjà en place ;
# voir la vignette de préparation des données
runVizsurvey_from_folder("data", depth_folder = 3)
Version actuelle : 0.4.3 — voir le fichier NEWS pour le détail des versions.
Les noms des fonctions et des arguments sont encore susceptibles d’évoluer sur la base des premiers retours d’usage. Notre objectif est une stabilité complète de l’API à partir de la version 1.0.0.
vizsurvey s’appuie sur deux couches de packages existants :
cli, data.table, dplyr, isotree,
lubridate, magrittr, purrr, rlang, scales, stats,
tibble, tidyr, tidyselect ;bslib,
bsicons, DT, ggplot2, plotly, shiny, shiny.i18n,
shinybusy.Thomas Delclite est méthodologue statistique à Statbel, l’office belge de statistique.
Adrien Mierop est data analyst à Statbel, l’office belge de statistique.
Retours et contributions bienvenus.
