# Une analyse réplicable, c'est quoi ? 

Analyse de données traditionnelles : résultats -> résumé méthodologique -> discussion
Analyse de données réplicables : on remplace le résumé par le total du code de tous les calculs. 
Réplicable : 
- facile à refaire si les données changent
- facile à modifier 
- facile à inspecter et vérifier

Néanmoins une analyse réplicable demande plus de travail pour la préparation et la publication. 

# Etude de cas : l'analyse de syndrome grippaux

A partir du [site web du réseau Sentinelles](https://www.sentiweb.fr/)

- ne jamais modifier les données à la main : tout doit se faire dans du code

# Importer les données avec R studio

Utilisation du projet mooc-rr.Rproj R studio 

Points-clés de la séquence : 
- les données doivent être lues directement de la source
- il faut faire attention aux données manquantes