Analyses statistiques descriptives portant sur les données de vaccination contre la covid-19 jumelées aux données de population et du P.I.B. à l’échelle mondiale.
L’exploration de jeux de données complexes comme ceux que nous utilisons dans ce travail est beaucoup plus efficace lorsque présenté en tableau. Voici le code et les résultats obtenus afin que vous puissiez suivre les démarches.
Voici un tableau montrant le portrait mondial des vaccins administrés depuis le début de la pandémie en date de la dernière date disponible sur l’extraction d’OWID. Vaccins:
Ces données datent du 2021-12-22
Personnes vaccinées:
c’est données datent du 2021-12-22
# Ajout d'une valeur de pourcentage mondial de gens vacciné
dfMondeAdequat <- dfVacMonde %>%
mutate(Pourcentage = (people_fully_vaccinated/Population)*100)
# Visualisation simple
PlotMondeVac <- ggplot(data = dfMondeAdequat,
aes(x = as.Date(date), y = Pourcentage))+
geom_line(color = "pink", size = 1.5)+
expand_limits(y = 100)+
theme_classic()+
theme(axis.title.x = element_text(family = "Arial"))+
theme(title = element_text(family = "Arial", face = "bold"))+
theme(axis.title.x = element_text(family = "Arial",face = "bold", size = 12))+
theme(axis.title.y = element_text(family = "Arial",size = 12))+
theme(axis.text.x = element_text(family = "Arial",size = 12, angle = 30, hjust = 1))+
theme(axis.text.y = element_text(family = "Arial",size = 12))+
labs(y = "Pourcentage",
x = "Date",
title = "Évolution de la couverture vaccinale adéquate mondiale",
subtitle = "de la première dose à aujourd'hui")
PlotMondeVac

En analysant ce graphique, il est possible de voir qu’heureusement la couverture vaccinale augmente avec le temps et ce de façon constante, malheureusement, le pourcentage de la couverture mondiale est maintenant autour de la moitié. En date du 23 décembre, la couverture vaccinale était de 47,91%.
Survol des dernières données Ce tableau inclu toutes les observations telles que données par OWID et Gapminder et contient une variable indiquant le temps écoulé entre la dernière observations compilée par OWID et la date où le rapport a été généré.
ContinentDosesDernier <- dfPaysDosesDernier %>%
mutate(Pourcent_vac = as.numeric(people_fully_vaccinated/Population*100),
Pourcent_nonvac = as.numeric((Population - people_fully_vaccinated) /Population*100))
ContDosesDernierPourcent <- ContinentDosesDernier %>%
select(Continent7, Pourcent_vac, Pourcent_nonvac)
ContDosesDernierPourcent <- ContDosesDernierPourcent %>%
pivot_longer(!Continent7, names_to = "Vac_NonVac", values_to = "Pourcent")
PlotVacTot<- ggplot(data = ContDosesDernierPourcent,
aes(fill = Vac_NonVac, x = Continent7, y = Pourcent))+
geom_bar(position = "fill", stat = "identity")+
scale_fill_manual(name = "Couverture vaccinale", labels = c("Non-vaccinées", "Vaccinés"), values = c("Pourcent_nonvac" = "#FFE6B7", "Pourcent_vac" = "#B83364"))+
theme_classic()+
theme(axis.title.x = element_text(family = "Arial"))+
theme(title = element_text(family = "Arial", face = "bold"))+
theme(legend.title = element_text(family = "Arial",face = "bold"))+
theme(legend.box.background = element_rect(size=0.3))+
theme(axis.title.x = element_blank())+
theme(axis.title.y = element_text(family = "Arial",size = 12))+
theme(axis.text.x = element_text(family = "Arial",size = 12, angle = 30, hjust = 1))+
theme(axis.text.y = element_text(family = "Arial",size = 12))+
labs(y = "Pourcentage",
x = "Continent",
title = "Pourcentage de gens adéquatement vaccinés")
PlotVacTot

En ramenant les données de couvertures vaccinales par pourcentage de population, il est possible de comparer les différents continents entre-eux malgré les grandes différences entre leur populations respectives. Ainsi, nous remarquons qu’actuellement l’Europe et l’Amérique du sud sont les continents où la proportion de personnes adéquatement vaccinée dépasse la quantité de personnes non adéquatement vacciné. Ces données peuvent peut-être semblées basses, mais elle réflètent la couverture vaccinale pour la population générale des continents et non la couverture des gens eligible à la vaccination. De plus, la description d’une personne entièrement vaccinée évolue comme c’est le cas présentement avec les demandes pour les troisièmes doses. Différents vaccins requierts également des nombre de quantité différentes de doses avant d’être considéré comme étant efficace.
Les données traitées sont disponibles pour téléchargement dans le dossier Data/Processed du répertoire GitHUb du présent projet.
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For attribution, please cite this work as
Nom (2021, Dec. 24). FAS1002 - Projet sur les données de vaccination: Exploration statistique des données de vaccination. Retrieved from https://emmapep.github.io/FAS1002_projet-final
BibTeX citation
@misc{nom2021exploration,
author = {Nom, Prénom},
title = {FAS1002 - Projet sur les données de vaccination: Exploration statistique des données de vaccination},
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