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Module 3

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@@ -200,4 +200,88 @@ Voici quelques billets intéressants sur le sujet:
  - organiser l'information et la rendre exploitable
  - la rendre disponible
 
-**Pour la suite du MOOC, choix de RStudio**
+**Pour la suite du MOOC, choix de RStudio**
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+
+:27-04-2020:
+# Module 3 : La main à la pâte : une analyse réplicable
+## 1. Une analyse réplicable, c'est quoi ?
+Dans le cadre d'une *analyse traditionnelle* on se concentre sur les résultats et on montre un résumé méthodologique
+des calculs et discussion des conclusions. 
+
+Concernant, l'*analyse réplicable* = 4 blocs = résultats + discussion mais aussi code + explication (des calculs menés)  
+Pourquoi? facilité la reproduction de cette analyse, facile à modifier, facile à inspecter et vérifier!
+
+## 2. Etude de cas : l'incidence de syndromes grippaux 
+Jeu de données [Réseau Sentinelles](http://www.sentiweb.fr) Inserm, UPMC  
+Présentation du jeu de données : 
+ - 2ème ligne présente les étiquettes des colonnes de données
+ - 1ère colonne = année et semaine en format iso (= l'année commence par la semaine qui contient le 4 janvier)
+ - 3ème colonne = données d'intérêt = *incidence des syndromes grippaux*
+ - anomalie dans le jeu de données ? ex: absence de données pour la semaine 19 de l'année 1989 (198919)
+      - dans notre cas, peu d'importance car ce n'est qu'une semaine sur une suite de longues années --> point à supprimer
+      - ATTENTION pour la suppression de ce point : ne pas le supprimer directement sur les raw data du jeu de données car PAS REPLICABLE
+
+### A RETENIR
+ - Aucune modification des données ne doit être faîtes "à la main" car sinon aucune trace visible de l'intervention
+ - Tout doit se faire dans du code
+
+### NB 
+Le site Web du Réseau Sentinelles que nous utilisons dans ce module a subi des modifications importantes après le tournage des vidéos.
+L'accès aux données ne se passe plus comme montré. Il faut passer par les menus "Surveillance continue" - "Base de données" - "Accès aux données" et cliquer sur l'onglet "Télécharger", 
+puis choisir les données au format *CSV* pour la France Métropolitaine. 
+Le format des données téléchargées a aussi légèrement changé, il faut adapter le traitement des données manquantes. Le code que nous montrons dans les vidéos ne fonctionne plus avec 
+les données d'aujourd'hui. Une version mise à jour est disponible [ici](https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41016+self-paced/courseware/5b932aa591d245d48d8943385cb3120a/bd37d027f9e54180b7657296967d3ef9/1?activate_block_id=block-v1%3Ainria%2B41016%2Bself-paced%2Btype%40vertical%2Bblock%4002a68b059f844a61ac3998729b78678d).
+
+## 3. Crééer un document computationnel et importer les données (parcours 3B.)
+### 3.1. Choix initiaux
+ - Environnement RStudio
+ - Langage R
+ - Bibliothèque *parsedate* pour la gestion des dates en format *iso*
+
+### 3.2. Créer un document computationnel
+ - Créer un nouveau document du type *RMarkdown* nommé "Analyse de l'incidence du syndrome grippal"
+
+### 3.3. Importer des données
+ - Télécharger les données (il faut connaître l'url du téléchargement) via le code `data_url = ""` accessible dans les téléchargements
+ - ici url est : https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv
+ - lire les données `data = read.csv (data_url, skip=1)`
+ - afficher le début des données `head(data)` : ordre chronologique inverse (1ère ligne = dernier point du jeu de données)
+ - afficher la fin du jeu de données `tail(data)`
+
+### 3.4. Données manquantes et comment les gérer
+ - Dans quelles lignes il y a des données manquantes (analyse R ligne par ligne, on regarde pour une ligne i dans chaque colonne s'il y a une na) ?
+ - `lignes_na = apply(data, 1, function(x)any(is.na(x)))` puis *afficher le contenu des lignes*  `data[lignes_na,]`
+ - un dernier test à effectuer pour s'assurer que tous s'est bien passé : *inspecter les types de données* `class(data$week)` et `class(data$inc)`, incidence (inc) est de type factor car du aux données manquantes
+ - pour corriger le type factor, `data = read.csv(data_url, skip=1, na.strings = '-')` considérer le "-" comme une donnée manquante; puis `class(data$inc)` --> integer
+
+## 4. Vérification et inspection (parcours 3B.)
+--> préparer les données pour l'analyse  
+Bibliothèque supplémentaire utilisée pour lire la date format iso = *parsedate*  `library(parsedate)`  
+### Comment réaliser la conversation de la date sous format iso? 
+1. convertir l'entier (yyyyww) sous forme d'une chaîne de caractère
+ - `date = 199501`
+ - `ws = paste(date)`
+ - `iso = paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5,6))`
+ - `iso`  
+
+Nous pouvons aussi faire appel à la fonction *`parse_iso_8601()`* pour obtenir une date
+--> on obtient une date yyyy-mm-dd où le jour donné est le lundi du mois.
+
+2. *Il faut appliquer cette procédure à chaque ligne du jeu de données* en écrivant une fonction  
+ `convert_week=function(date) {
+    ws=paste(date)
+    iso = paste0(substring(ws, 1, 4), "-W", substring(ws, 5, 6))
+    as.character(parse_iso_8601(iso))
+}`  
+
+mettre les résultats dans une nouvelle colonne `data$date = as.Date(sapply(data$week, convert_week))` puis `class(date$date)`
+$-->$ voir les notes du document module3_ressources_analyse-syndrome-grippal-rstudio.Rmd
+
+3. Trier les données pour qu'elles soient dans l'ordre chronologique
+
+## 5. Questions et réponses (parcours 3B.)
+voir les notes du document analyse-syndrome-grippal-rstudio.Rmd
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+** Travail pratique évalué par les pairs **
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+# Module 4 : Vers une étude reproductible : la réalité du terrain