read.csv2("nutrition.csv") #importer le fichier excel
nut<-read.csv2("nutrition.csv") #rendre le fichier excel un objet de R 
attach(nut)# indiquer les colonnes

####structurer les variables
#Structurer les variables qualitatives

sexe <- as.factor(sexe)
levels (sexe) <- c ("Homme", "Femme")
situation <- as.factor(situation)
levels(situation) <- c("seul", "couple", "famille", "autre")
matgras <- as.factor(matgras)
levels(matgras) <- c("beurre", "margarine", "arachide", "tournesol", "olive", "Isio4", "colza", "canard")

#Structurer les variables ordinales

viande <- as.ordered(viande)
poisson <- as.ordered(poisson)
fruit_crus <- as.ordered(fruit_crus)
fruit_legume_cuits <- as.ordered(fruit_legume_cuits)
chocol <- as.ordered(chocol)
niveaux <- c ("jamais", "< l/sem.", "l/sem.", "2-3/sem. ","4-6/sem. ", "l/jour")
> levels(chocol) <- levels(fruit_legume_cuits) <-levels (fruit_crus) <- niveaux
> levels(poisson) <- levels(viande) <- niveaux

#Structurer les variables quantitatives discretes

the <- as. integer (the)
cafe <- as. integer (cafe)

#Structurer les variables quantitatives continues

taille <- as.double(taille)
poids <- as.double(poids)
age <- as.double(age)
####### Tableaux croisant deux variables 
#############Tableaux de contingence
> matable <- table(sexe,situation)
> matable

> table. complete <- addmargins(matable,FUN=sum,quiet=TRUE)
> table. complet


############# Distribution conjointe

> tableaufreq <- matable/sum(matable)
> tableaufreq

> Total <- sum
> addmargins(tableaufreq,FUN=Total,quiet=TRUE)


#############Distribution marginalesconjointe 
> margin.table(tableaufreq,l) # Marge de droite.


> margin.table(tableaufreq,2) # Marge du bas.


############# Distribution Conditionelle
> prop.table(matable,l)

> addmargins(prop.table(matable,1),margin=2,FUN=sum) 

## Distributions conditionnelles de sexe sachant les valeurs de situation:
> prop.table(matable,2)
> addmargins(prop.table(matable,2),margin=1,FUN=sum) 
####################################################
######### Indicateurs Numériques 
############### Mesures de liaison entre deux variables qualitatives
#######################La statistique du Khi-deux de Pearson
> khi2 <- summary(table(sexe,matgras))$statistic
> khi2
########################Coefficient de contingence de Pearson
> sexematgras <- table(sexe,matgras) # Tableau de contingence observé.
> q <- ncol(sexematgras)

###############Mesures de liaison entre deux variables ordinales
########################Le coefficient de Kendall
 > cor(as.numeric(viande),as.numeric(poisson),method="kenda11")

################# Mesures de liaison entre deux variables quantitatives
########################Coefficient de corrélation de Pearson
> cor(taille,poids)
####################### Covariance 
> cov(taille,poids)

################## Mesures de liaison entre une variable quantitative une ##################variable qualitative
########################## Le rapport de corrélation 
> eta2 <- function(x, gpe) {
 			moyennes <- tapply(x, gpe, mean)
			effectifs <- tapply(x, gpe, length)
 varinter <- (sum(effectifs * (moyennes - mean(x))A2))
vartot <- (var(x) * (length (x) - 1))
 res <- varinter/vartot
return (res)
}
> eta2(poids,sexe)
################################################################################ » » » » » » » » » » 
######Représentations graphiques 
##########Croisement de deux variables qualitatives
> tss <- prop.table(table(sexe,situation),l)
> barplot(tss,bes=T,leg=T)
> title(paste("Diagrammes en tuyaux d'orgue de la situation", "en fonction du
+ sep="\n"))
> fleches(F,T) 
###############
> par(las=l) # Ecriture horizontale des modalites.
> mosaicplot (sexe-matgras,color=brewer.pal (5, "Setl"),+ main="Mosaicplot de matgras en fonction de age")

######## Croisement de deux variables quantitatives
> plot(taille~poids)
> fleches ()
######## Croisement d’une variable qualitative et une variable ########quantitative
> par(bty="n")
> plot (cafe-sexe,col=brewer.pal(S, "Set2"),notch=T,varwidth=T,  boxwex=O.3)
> title(paste("Boxplot de la consommation de cafe", "en fonction du sexe",sep="\n"),family="Courier")
> fleches(F,T)