Calculer des mesures de tendance centrale

Tout au long de ce chapitre, vous utiliserez les données de gapminder, qui suivent l'évolution des données démographiques des pays du monde au fil du temps. Pour en savoir plus, affichez le fichier d'aide avec ?gapminder.

Pour cet exercice, concentrez-vous sur les différences d'espérance de vie d'un continent à l'autre. Cela signifie que votre analyse ne se fera pas au niveau des pays, mais en agrégeant les données au niveau des continents. Cela est rendu possible par le duo group_by() et summarize(), une syntaxe très puissante pour effectuer la même analyse sur différents sous-ensembles de l'ensemble de données.

Cette activité fait partie du cours

Analyse exploratoire des données en R

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Instructions de l’exercice

Créez un jeu de données nommé gap2007 qui contient uniquement les données de l'année 2007.
À partir de gap2007, calculez l'espérance de vie moyenne et médiane pour chaque continent. Ne vous préoccupez pas de nommer les nouvelles colonnes produites par summarize().
Confirmez les tendances observées dans les médianes en générant des diagrammes à moustaches côte à côte de l'espérance de vie pour chaque continent.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create dataset of 2007 data
gap2007 <- filter(___, ___)

# Compute groupwise mean and median lifeExp
gap2007 %>%
  group_by(___) %>%
  summarize(___,
            ___)

# Generate box plots of lifeExp for each continent
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
  ___

Modifier et exécuter le code