Exercice pratique sujet 2

Playfar_Quentin_Berger.Rmd

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+title: "Pouvoir d'achat des ouvriers anglais du XVI au XIXe siècle"
+author: "_Quentin Berger_"
+date: "_02/04/2020_"
+output: html_document
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+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
+```
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+# Présentation du contexte 
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+_Précision historique_ :
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+ - Jusqu'en 1971, la livre sterling était divisée en 20 shillings, et un shilling en 12 pences.
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+_Précison sur les données utilisées_ :
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+ - Le prix du blé est donné en shillings pour un quart de boisseau de blé. 
+ Un quart de boisseau équivaut 15 livres britanniques ou 6,8 kg.
+ 
+ - Les salaires sont donnés en shillings par semaine.
+
+# Importation et vérification des données
+
+Nous avons tous d'abord importé les données de Playfar pour ensuite essayer de reproduire le graphique que ce dernier avait dessiner à son époque :
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+```{r}
+# Définition du chemin d'obtention des données
+chemin_acces="https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/HistData/Wheat.csv"
+
+# Importation des données
+Donnes_brutes=read.csv(chemin_acces,header = T)
+
+```
+
+Nous avons par la suite vérifié que nos données sont cohérentes et retiré la première colonne qui est simplement une numérotation des lignes 
+
+```{r,include=FALSE}
+# Retrait de la première colonne
+Donnes_brutes$X=NULL
+```
+
+```{r,include=FALSE}
+#Vérification des classes de chacune de nos variables
+
+class(Donnes_brutes$Year)
+class(Donnes_brutes$Wheat)
+class(Donnes_brutes$Wages)
+```
+
+Nous avons ensuite recherché si le jeu de données présentait des données manquantes.
+```{r,include=FALSE}
+Donnes_brutes$Year[is.na(Donnes_brutes$Year)]
+Donnes_brutes$Year[is.na(Donnes_brutes$Wheat)]
+Donnes_brutes$Year[is.na(Donnes_brutes$Wages)]
+```
+Suite à cette étape, nous avons observé que les années 1815,1820 et 1821 ne présentent pas de données pour le salaire hebdomadaire. 
+
+# Graphique de Playfar
+
+Nous allons ainsi, à partir des données importées, reproduire le graphique de Playfar :
+- un histogramme en barre pour l'évolution des prix du blé
+- une surface bleue délimitée par une courbe rouge pour l'évolution des salaires
+
+Pour ce faire nous allons utiliser le package _**ggplot2**_.
+La première étape consiste donc a vérifier que le package est installé et chargé pour la suite.
+
+```{r}
+
+# Vérification que la package est installé
+if("ggplot2" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {install.packages("ggplot2")}
+
+# Chargement du package ggplot2
+library(ggplot2)
+
+```
+
+Nous allons donc par la suite utiliser le package _**ggplot2**_ pour obtenir le graphique de Playfar.
+
+```{r,warning=FALSE}
+g=ggplot(data = Donnes_brutes,aes(x=Year,y=Wheat))
+g=g+geom_bar(stat="identity",width = 5)
+g=g+geom_area(aes(x = Year,y=Wages),fill="lightblue",color="red")
+g=g+ggtitle("Évolution conjointe des prix d'un quart de boisseau de blé et du revenu \nen Angleterre entre le XIVe et XIXe siècle") +xlab("Année") + ylab("Shillings")
+  
+g
+```
+
+# Amélioration de la visualisation graphique de Playfar
+
+La réprésentation graphique de Playfar n'est plus admissible de notre temps, avec un seul axe Y qui ne permet pas une bonne compréhansion de ce qui est étudié. Pour améliorer cela, le graphique peut etre refait en y incorporant un second axe Y, grace a l'ajout de l'option _**scale_y_continuous**_ dans les options du graphique.
+
+```{r,warning=FALSE}
+g=ggplot(data = Donnes_brutes,aes(x=Year,y=Wheat))
+g=g+geom_bar(stat="identity",width = 5)
+g=g+geom_area(aes(x = Year,y=Wages),fill="lightblue",color="red")
+g=g+ggtitle("Évolution conjointe des prix d'un quart de boisseau de blé et du revenu \nen Angleterre entre le XIVe et XIXe siècle") +xlab("Année") + scale_y_continuous(name = "Prix d'un quart de boisseau de blé (Shillings)",sec.axis = sec_axis(~., name="Salaire hebdomadaire d'un anglais (Shilling/semaine)"))
+g
+```
+
+La représentation du prix du blé reste toutefois peu claire et pourrais etre améliorée.
+La partie colorée de la représentation du salaire moyen pourra être par la suite retirée.
+En modifiant la représentation graphique d'un histogramme à une simple courbe on obtient le graphique suivant :
+
+
+```{r,warning=FALSE,include=FALSE}
+colors <- c("Prix d'un quart de boisseau de blé" = "blue", "Salaire hebdomadaire d'un anglais" = "red")
+
+ggplot(Donnes_brutes, aes(x = Year)) +
+    geom_line(aes(y = Wheat, color = "Prix d'un quart de boisseau de blé"), size = 1) +
+    geom_line(aes(y = Wages,color= "Salaire hebdomadaire d'un anglais"), size = 1)+
+    scale_color_manual(values = colors)+xlab("Année") + scale_y_continuous(name = "Prix d'un quart de boisseau de blé (Shillings)",sec.axis = sec_axis(~., name="Salaire hebdomadaire d'un anglais (Shilling/semaine)"))+ggtitle("Évolution conjointe des prix d'un quart de boisseau de blé et du revenu \nen Angleterre entre le XIVe et XIXe siècle") + theme(legend.position="bottom",legend.title = element_blank())
+
+```
+
+
+# Autres visualisations possibles
+
+## Pouvoir d'achat par la quantité de blé qu'un anglais peut acheter avec son salaire hebdomadaire
+
+Une autre méthode pour visualiser l'évolution du pouvoir d'achat est de regarder la quantité de blé pouvant être acheter par semaine par un anglais au cours du temps.
+
+```{r,warning=FALSE}
+
+# Calcul de la quantité de blé pouvant etre achetée par semaine
+Donnes_brutes$qte=(Donnes_brutes$Wages/Donnes_brutes$Wheat)*6.8
+
+# Visualisation graphique de l'évolution du pouvoir d'achat d'un anglais
+
+ggplot(Donnes_brutes, aes(x = Year)) +
+    geom_line(aes(y = qte), size = 1)+
+    ggtitle("Évolution du pouvoir d'achat d'un anglais entre le XVI et XIXe siècles \ndéfini comme la quantité de blé pouvant etre achetée par\nun anglais chaque semaine") + xlab("Annee") + ylab("Quantité de blé achetée chaque semaine (kg)")
+
+```
+
+## Comparaison comparée du prix du boisseau de blé et du salaire hebdomadaire 
+
+Une autre méthode de visualisation de l'évolution du pouvoir d'achat des ouvriers anglais est une visualisation du prix du boisseau de blé en fonction du salaire hebdomadaire. Afin de garder quand meme une notion de passage du temps, une différence de coloration a été appliquée en fonction du siècle dans lequel s'inscrit l'observation.
+
+```{r,warning=FALSE}
+Donnes_brutes$Siecle=as.character(floor(Donnes_brutes$Year/100))
+
+ggplot(Donnes_brutes, aes(x = Wages)) +
+    geom_point(aes(y = Wheat,color=Siecle), size = 1)+xlab("Salaire hebdommadaire d'un anglais (Shilling)")+ylab("Prix d'un quart de boisseau de blé (Shilling)")+ggtitle("Comparaison entre le prix d'un boisseau de blé \net le salaire hebdommadaire d'un anglais")
+
+```
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+
+# Conclusion sur les différentes visualisation du pouvoir d'achat
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+Les différentes visualisations montrées précedemment peuvent avoir une utilité. Toutefois, la visualisation la plus claire reste _L'évolution du pouvoir d'achat d'un anglais entre le XVI et XIXe siècles \ndéfini comme la quantité de blé pouvant etre achetée par\nun anglais chaque semaine_