Ajout slides

cah-analyse.qmd

@@ -12,7 +12,6 @@ format:
 ---
 
 ## Description des données
-
 ```{r}
 knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
 library(ggplot2)
@@ -24,6 +23,7 @@ library(patchwork)
 library(here)
 
 library(knitr)
+library(kableExtra)
 
 library(dplyr)
 library(tidyr)
@@ -31,18 +31,19 @@ library(stringr)
 library(DT)
 
 
-data <- read.csv(file.path(here(), "data", "03_cah_results.csv"))
-colnames(data)[6:ncol(data) - 1] <- c(
+imp_data <- read.csv(file.path(here(), "data", "03_cah_results.csv"))
+colnames(imp_data)[6:ncol(imp_data) - 1] <- c(
     "1AC-OUVERTURE", "1AC-MI",
     "2A-UEchoix-S1-UC1", "2A-UEchoix-S1-UC2", "2A-UEchoix-S2-UC3",
     "2A-UEchoix-S2-UC4",
     "2A-UEchoix-S2-UC5", "2A-UEchoix-S2-UC6",
     "2A-Projet-S2"
 )
-data <- data %>%
-    mutate_if(sapply(data, is.character), as.factor)
-```
+data <- imp_data %>%
+    mutate_if(sapply(imp_data, is.character), as.factor)
 
+effectif_cluster <- table(data[["cluster"]])
+```
 ```{r}
 
 data_details_sequence <- read.csv(file.path(here(), "data", "details-sequence-nettoyes.csv"))
@@ -62,10 +63,14 @@ for (code_bloc in colnames(data)[6:ncol(data) - 1]) {
 
 Voici un extrait des données obtenues après tout le traitement :
 
+
 ```{r}
 #| width: 50%
-kable(head(data[, -1], 3))
-effectif_cluster <- table(data[["cluster"]])
+#| output: asis
+example_data <- head(data[, -c(1,6:9)], 3)
+kable(example_data, format = "latex", booktabs = TRUE) %>% 
+  kable_styling(latex_options="scale_down") %>%
+  column_spec(1:ncol(example_data),width = "3cm")
 ```
 
 :::{.callout-caution}
@@ -78,10 +83,10 @@ Nous avons nous même fixé ce nombre dans le fichier `03_CAH_clust.R`.
 
 
 ```{r}
-nb_3A_min <- 0
+nb_3A_min <- 10
 data <- data %>%
     group_by(dominante3A) %>%
-    mutate(dominante3A = ifelse(n() < nb_3A_min, "Autre", dominante3A))
+    mutate(dominante3A = ifelse(n() < nb_3A_min, as.character("Autre"),  as.character(dominante3A))) %>% mutate(dominante3A = as.factor(dominante3A))
 ```
 
 Les dominantes de 3A sont nombreuses, nous allons donc rassembler celles dont 
@@ -115,8 +120,6 @@ plot_prop_cluster <- function(orig_data, eff, ...) {
 }
 ```
 
-:::{.panel-tabset}
-
 ### Graphiques
 
 ```{r}
@@ -137,9 +140,6 @@ htmltools::tagList(lapply(vec_sequences, function(sequence) {
 ```
 
 
-:::
-
-
 #  CAH par dominante
 
 ```{r}

slides.qmd

@@ -0,0 +1,153 @@
+---
+execute:
+    echo: false
+    warning: false
+    fig-width: 10
+    fig-height: 10
+format: 
+  beamer:
+    theme: Boadilla
+---
+
+```{r}
+knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
+library(ggplot2)
+library(plotly)
+library(ggokabeito)
+library(RColorBrewer)
+library(patchwork)
+
+library(here)
+
+library(knitr)
+library(kableExtra)
+
+library(dplyr)
+library(tidyr)
+library(stringr)
+library(DT)
+
+
+imp_data <- read.csv(file.path(here(), "data", "03_cah_results.csv"))
+colnames(imp_data)[6:ncol(imp_data) - 1] <- c(
+    "1AC-OUVERTURE", "1AC-MI",
+    "2A-UEchoix-S1-UC1", "2A-UEchoix-S1-UC2", "2A-UEchoix-S2-UC3",
+    "2A-UEchoix-S2-UC4",
+    "2A-UEchoix-S2-UC5", "2A-UEchoix-S2-UC6",
+    "2A-Projet-S2"
+)
+data <- imp_data %>%
+    mutate_if(sapply(imp_data, is.character), as.factor)
+
+effectif_cluster <- table(data[["cluster"]])
+```
+```{r}
+
+data_details_sequence <- read.csv(file.path(here(), "data", "details-sequence-nettoyes.csv"))
+
+for (code_bloc in colnames(data)[6:ncol(data) - 1]) {
+    # code_bloc <- "1AC-OUVERTURE"
+    matching_code_cours <- data_details_sequence[which(data_details_sequence[["code_bloc"]] == code_bloc), c("code_cours", "cours")]
+    row_id_in_matching <- which(matching_code_cours[["code_cours"]] %in% levels(data[[code_bloc]]))
+    levels(data[[code_bloc]]) <- matching_code_cours[row_id_in_matching, "cours"]
+}
+```
+
+# Présentation des données
+
+```{r}
+#| width: 50%
+#| tab-cap: Extrait des données traitement et nettoyage ($N = 370$ étudiants) 
+example_data <- head(data[, -c(1,6:9)], 3)
+kable(example_data, format = "latex", booktabs = TRUE) %>% 
+  kable_styling(latex_options="scale_down") %>%
+  column_spec(1:ncol(example_data),width = "3cm")
+```
+
+:::{.callout-warning appearance="minimal"}
+\small
+**Problème :** Il y a beaucoup de `NA` (des données manquantes), cela peut-être dûe à une 
+mauvaise extraction, à de mauvaises correspondances quand j'ai croisé les 
+sources.
+:::
+
+```{r}
+getPalette <- colorRampPalette(colors = palette_okabe_ito())
+plot_prop_cluster <- function(orig_data, eff, ...) {
+    data <- orig_data
+
+    colorCount <- length(unique(data[["uc"]]))
+    levels(data$cluster) <- paste0(levels(data$cluster), " (N=", eff, ")")
+    p <- ggplot(data, ...) +
+        aes(x = "", y = nb, fill = uc, label = nb) +
+        geom_bar(position = "fill", stat = "identity") +
+        theme_bw() +
+        xlab("Cluster") +
+        ylab("Proportion dans le cluster") +
+        labs(fill = "Choix") +
+        theme(axis.title.y = element_text(angle = 90, vjust = .5, hjust = 1), aspect.ratio = 1) +
+        theme(legend.position = "bottom", text=element_text(size=20)) +
+        guides(fill = guide_legend(ncol = 2, byrow = TRUE)) +
+        scale_fill_manual(values = getPalette(colorCount), ) +
+        # coord_flip() +
+        scale_x_discrete() +
+        # coord_polar("y", start=0) +
+        facet_wrap(vars(data[["cluster"]]))
+
+    return(p)
+}
+```
+
+# Extraits de résultats
+
+```{r parcours_domaine}
+#| layout-ncol: 2
+#| fig-cap: "Résultats pour les parcours et les domaines"
+#| fig-subcap: ""
+vec_sequences <- c("parcours", "domaine2A")#, "2A-UEchoix-S1-UC1")
+ac <- NULL
+for (sequence in vec_sequences){
+    ac <- as.data.frame(table(data[["cluster"]], data[[sequence]], useNA = "ifany"))
+    colnames(ac) <- c("cluster", "uc", "nb")
+    ac <- ac %>%
+        group_by(cluster) %>%
+        mutate(Prop = nb / sum(nb), uc = str_wrap(uc, 32))
+    p <- ac %>% plot_prop_cluster(eff = effectif_cluster) + ggtitle(str_wrap(paste("Proportion pour", sequence), 20))
+    print(p)
+    }
+```
+
+---
+
+```{r domaine_uc1}
+#| layout-ncol: 2
+#| fig-cap: "Résultats pour les domaines et les UC1"
+#| fig-subcap: ""
+vec_sequences <- c("domaine2A", "2A-UEchoix-S1-UC1")#, "2A-UEchoix-S1-UC1")
+ac <- NULL
+for (sequence in vec_sequences){
+    ac <- as.data.frame(table(data[["cluster"]], data[[sequence]], useNA = "ifany"))
+    colnames(ac) <- c("cluster", "uc", "nb")
+    ac <- ac %>%
+        group_by(cluster) %>%
+        mutate(Prop = nb / sum(nb), uc = str_wrap(uc, 32))
+    p <- ac %>% plot_prop_cluster(eff = effectif_cluster) + ggtitle(str_wrap(paste("Proportion pour", sequence), 20))
+    print(p)
+    }
+```
+
+#  En bref
+##  Disponible dès maintenant
+
+- Accès au détails pour chaque UCs à choix.
+- Toutes les données vous seront communiquées afin que vous puissiez vous en servir.
+- Nous avons accès à ces données par dominante également[^1].
+
+## A améliorer pour pérenniser
+
+- Avec de **meilleures données** (moins de `NA`, des noms de matières à jour avec Synapses) c'est une analyse très simple et rapide.
+- Avec **plus de données** (plusieurs années et promos) possible de dégager des tendances[^longnote].
+- Donc facilement automatisable et *peut aider à comprendre les choix des étudiants*.
+
+[^1]: Pour les dominantes avec au moins 20 étudiants.
+[^longnote]: Ici l'analyse a été faite uniquement sur la promo diplomée cet avril 2024.

tmp-pdfcrop-72848.tex

@@ -0,0 +1,134 @@
+\catcode37 14 % percent
+\catcode33 12 % exclam
+\catcode34 12 % quote
+\catcode35  6 % hash
+\catcode39 12 % apostrophe
+\catcode40 12 % left parenthesis
+\catcode41 12 % right parenthesis
+\catcode45 12 % minus
+\catcode46 12 % period
+\catcode60 12 % less
+\catcode61 12 % equals
+\catcode62 12 % greater
+\catcode64 12 % at
+\catcode91 12 % left square
+\catcode93 12 % right square
+\catcode96 12 % back tick
+\catcode123 1 % left curly brace
+\catcode125 2 % right curly brace
+\catcode126 12 % tilde
+\catcode`\#=6 %
+\escapechar=92 %
+\def\IfUndefined#1#2#3{%
+  \begingroup\expandafter\expandafter\expandafter\endgroup
+  \expandafter\ifx\csname#1\endcsname\relax
+    #2%
+  \else
+    #3%
+  \fi
+}
+\def\pdffilehex{736C696465735F66696C65732F6669677572652D6265616D65722F646F6D61696E655F7563312D312E706466}
+\IfUndefined{pdfunescapehex}{%
+  \begingroup
+    \gdef\pdffile{}%
+    \def\do#1#2{%
+      \ifx\relax#2\relax
+        \ifx\relax#1\relax
+        \else
+          \errmessage{Invalid hex string, should not happen!}%
+        \fi
+      \else
+        \lccode`0="#1#2\relax
+        \lowercase{%
+          \xdef\pdffile{\pdffile0}%
+        }%
+        \expandafter\do
+      \fi
+    }%
+    \expandafter\do\pdffilehex\relax\relax
+  \endgroup
+}{%
+  \edef\pdffile{\pdfunescapehex{\pdffilehex}}%
+}
+\immediate\write-1{Input file: \pdffile}
+\pdfcompresslevel=9  \pdfoutput=1 %
+\csname pdfmapfile\endcsname{}
+\def\setpdfversion#1#2{%
+  \IfUndefined{pdfobjcompresslevel}{%
+  }{%
+    \ifnum#1=1 %
+     \ifnum#2<5
+       \pdfobjcompresslevel=0 %
+     \else
+       \pdfobjcompresslevel=2 %
+     \fi
+   \fi 
+  }%
+  \IfUndefined{pdfminorversion}{%
+    \IfUndefined{pdfoptionpdfminorversion}{%
+    }{%
+      \pdfoptionpdfminorversion=#2\relax
+    }%
+  }{%
+    \pdfminorversion=#2\relax
+    \IfUndefined{pdfmajorversion}{%
+      \ifnum#2=0 \pdfminorversion=5\fi}
+      {\pdfmajorversion=#1\relax}%
+  }%
+}
+\def\page #1 [#2 #3 #4 #5]{%
+  \count0=#1\relax
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+    \pdfrefximage\pdflastximage
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+}
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+\page 1 [43 9 684 715]
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+\end