td: r evisions { afc et acm · 2013-11-19 · universit e d’orl eans { master i esa { analyse des...
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Universite d’Orleans – Master I ESA – Analyse des donnees qualitatives 1
TD: Revisions – AFC et ACM
Exercice 1
Le tableau donne la repartition d’une population par classe d’age et loisir prefere:
Moins de 15 ans 15 a 24 ans 25 a 39 ans 40 a 60 ans Plus de 60 ans
TV 322 114 72 135 130Theatre 1 17 85 92 14Cinema 90 220 192 87 7Lecture 23 38 57 73 80Restaurant 7 53 158 49 13Night-Club 0 87 109 21 0Concert 27 153 130 47 1
Voici les resultats d’une AFC. On demande de repondre aux questions suivantes:
1. Discuter les inerties.2. Quels sont les modalites contribuant beaucoup au premier axe factoriel? Au second
axe factoriel? Interpreter chaque axe en termes de type de loisir et de classe d’age.3. Quels sont les loisirs preferes de chaque classe d’age? Comparer la projection sur le
plan factoriel principal et le tableau de contingence.4. Quelles sont les classes d’age les plus concernees par chaque type de loisir?
> afc <-dudi.coa(tab, scan = FALSE)
> afcin <- inertia.dudi(afc,col.inertia=T,row.inertia=T)
> afcin$TOT
inertia cum ratio
1 0.29004756 0.2900476 0.6641339
2 0.10542386 0.3954714 0.9055273
3 0.02729088 0.4227623 0.9680164
4 0.01396823 0.4367305 1.0000000
Universite d’Orleans – Master I ESA – Analyse des donnees qualitatives 2
Contributions absolues et relatives:
> afcin$row.abs
Axis1 Axis2
TV 5557 560
Theatre 183 3261
Cinema 521 1313
Lecture 422 3476
Restaurant 931 578
Night-Club 1383 111
Concert 1003 701
> afcin$col.abs
Comp1 Comp2
Moins.de.15.ans 4115 2457
De.15.a.24.ans 983 2459
De.25.a.39.ans 2584 305
De.40.a.60.ans 29 2583
Plus.de.60.ans 2289 2195
> afcin$row.rel
Axis1 Axis2 con.tra
TV 9563 350 3859
Theatre -1020 -6614 1190
Cinema -5018 4592 690
Lecture 1970 -5903 1422
Restaurant -6424 -1450 963
Night-Club -9304 272 987
Concert -7491 1903 890
> afcin$col.rel
Comp1 Comp2 con.tra
Moins.de.15.ans 7991 1734 3420
De.15.a.24.ans -4521 4110 1444
De.25.a.39.ans -8882 -382 1932
De.40.a.60.ans 216 -7121 876
Plus.de.60.ans 6531 -2276 2328
Universite d’Orleans – Master I ESA – Analyse des donnees qualitatives 3
Exercice 2
Un fabriquant de telephones portables a effectue une etude de marche dans une populationde 12 etudiants. Le tableau suivant represente la couleur du telephone portable, le systemed’exploitation de l’ordinateur de chaque etudiant, ainsi que la faculte ou il est inscrit.
Couleur Systeme Faculte
1 Noir Windows Sciences2 Noir Linux DEG3 Argente Windows Sciences4 Argente Mac DEG5 Argente Linux Sciences6 Argente Linux Sciences7 Argente Linux Sciences8 Bleu ciel Mac DEG9 Bleu ciel Linux Sciences
10 Vert menthe Mac Sciences11 Vert menthe Mac DEG12 Vert menthe Mac DEG
1. Determiner les tableaux de contingence des variables croisees deux a deux.2. Representer les donnees sous forme de tableau disjonctif Z et calculer ses marges.3. Calculer le tableau de Burt B.4. Au vu du resultat de l’ACM ci-dessous, quelle strategie conseilleriez-vous au vendeur
participant au forum en faculte DEG?
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> acmin$TOT
inertia cum ratio
1 0.72427724 0.7242772 0.3621386
2 0.43333543 1.1576127 0.5788063
3 0.35498491 1.5125976 0.7562988
4 0.26414381 1.7767414 0.8883707
5 0.19115518 1.9678966 0.9839483
6 0.03210343 2.0000000 1.0000000
> acmin$row.abs > acmin$row.rel
Axis1 Axis2 Axis3 Axis1 Axis2 Axis3 con.tra
1 1020 4643 267 1 2481 6761 -319 1488
2 28 626 2283 2 95 1251 -3741 1083
3 1009 510 969 3 3697 1117 1741 988
4 345 32 174 4 -2142 -119 528 583
5 678 715 258 5 5032 -3174 938 488
6 678 715 258 6 5032 -3174 938 488
7 678 715 258 7 5032 -3174 938 488
8 959 305 2169 8 -3205 -610 -3554 1083
9 186 1485 1908 9 683 -3257 -3428 988
10 537 21 995 10 -2738 65 2486 710
11 1941 116 230 11 -8724 313 507 806
12 1941 116 230 12 -8724 313 507 806
> acmin$col.abs
Comp1 Comp2 Comp3
Telephone.Argente 768 617 1607
Telephone.Bleu.ciel 69 1207 3825
Telephone.Noir 320 3338 1931
Telephone.Vert.menthe 1900 176 1199
Systeme.Linux 868 1352 352
Systeme.Mac 2380 1 152
Systeme.Windows 933 3165 103
Faculte.DEG 1611 85 485
Faculte.Sciences 1151 60 347
> acmin$col.rel
Comp1 Comp2 Comp3 con.tra
Telephone.Argente 2859 -1374 2934 972
Telephone.Bleu.ciel -180 -1882 -4888 1389
Telephone.Noir 833 5207 -2467 1389
Telephone.Vert.menthe -5503 304 1702 1250
Systeme.Linux 3234 -3013 -642 972
Systeme.Mac -8867 3 278 972
Systeme.Windows 2434 4937 131 1389
Faculte.DEG -6001 189 -886 972
Faculte.Sciences 6001 -189 886 694
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Exercice 3
On veut etudier le tableau croise ci-dessous, issu d’une enquete de l’Association pourl’Emploi des Cadres de l’Agriculture, en 1975. Cette table donne la repartition par secteuret par classe d’age des 76155 cadres de l’agriculture ayant repondu au questionnaire. Ellepermet d’etudier la structure d’age des differents secteurs.
SECTEURS/AGES 20–29 30–39 40–49 50–59 60–65
Secteur public (SP) 1480 1805 2603 1606 576Secteur public autonome (SPA) 1409 1375 1251 650 164
Organ. professionnelles (OP) 2916 6875 4943 2099 489Industries agricoles (IA) 1049 4870 4494 2380 1124
Exploitations (Exp) 1058 3385 4979 2341 1534Enseignement prive (EP) 3864 1278 703 370 151
Para-agricole (PA) 700 2189 2153 700 256Outre-mer (OM) 430 810 533 160 40
Divers (Div) 55 276 81 42 20Agents specialise (AS) 1061 1676 816 309 27
Voici les resultats d’une AFC faite sur ces donnees.
> afcin$TOT
inertia cum ratio
1 0.144238872 0.1442389 0.7961274
2 0.032225767 0.1764646 0.9739978
3 0.002759967 0.1792246 0.9892314
4 0.001951001 0.1811756 1.0000000
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Contributions absolues:
> afcin$row.abs > afcin$col.abs
Axis1 Axis2 Comp1 Comp2
SP 21 1500 A20 7651 492
SPA 334 26 A30 73 5281
OP 1 2543 A40 1074 148
IA 1038 2 A50 534 996
Exp 1356 2491 A60 667 3084
EP 6749 890
PA 125 410
OM 39 453
Div 1 436
AS 336 1249
Contributions relatives:
> afcin$row.rel > afcin$col.rel
Axis1 Axis2 con.tra Comp1 Comp2 con.tra
SP -478 -7506 355 A20 9858 -142 6179
SPA 9322 -161 285 A30 -574 9237 1017
OP 11 9876 458 A40 -9026 -277 947
IA -9600 4 861 A50 -6152 -2564 691
Exp -6925 -2843 1559 A60 -4557 -4706 1166
EP 9695 -286 5542
PA -4461 3267 223
OM 2677 6903 117
Div -95 7251 107
AS 5423 4499 494
Interpreter ces resultats. On demande en particulier
1. de discuter les valeurs des inerties;2. d’interpreter les axes.
Les questions typiques que l’on se pose a partir d’un tel tableau croise sont:
1. la structure differe-t-elle beaucoup d’un secteur a l’autre?2. y-a-t-il des secteurs ayant des structures semblables?3. quels sont les secteurs “jeunes”, les secteurs “vieux”?4. dans quels secteurs les jeunes sont-ils entres durant les dix dernieres annees?5. dans quels secteurs y aura-t-il beaucoup de departs a la retraite au cours des dix
prochaines annees?
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Exercice 4
Nous considerons ici un jeu de donnees provenant d’une enquete portant sur 810 clientsd’une banque.
This data frame contains the following columns:
1. csp: "Socio-professional categories" a factor with levels agric Farmers
artis Craftsmen, Shopkeepers, Company directors cadsu Executives and higher
intellectual professions inter Intermediate professions emplo Other white-collar
workers ouvri Manual workers retra Pensionners inact Non working population
etudi Students
2. duree: "Time relations with the customer" a factor with levels dm2 <2
years d24 [2 years, 4 years[ d48 [4 years, 8 years[ d812 [8 years, 12 years[
dp12 >= 12 years
3. oppo: "Stopped a check ?" a factor with levels non no oui yes
4. age: "Customer’s age" a factor with levels ai25 [18 years, 25 years[ ai35
[25 years, 35 years[ ai45 [35 years, 45 years[ ai55 [45 years, 55 years[ ai75
[55 years, 75 years[
5. sexe: "Customer’s gender" a factor with levels hom Male fem Female
6. interdit: "No checkbook allowed" a factor with levels non no oui yes
7. cableue: "Possess a bank card ?" a factor with levels non no oui yes
8. assurvi: "Contrat of life insurance ?" a factor with levels non no
oui yes
9. soldevu: "Balance of the current accounts" a factor with levels p4 credit
balance > 20000 p3 credit balance 12000-20000 p2 credit balance 4000-120000 p1
credit balance >0-4000 n1 debit balance 0-4000 n2 debit balance >4000
10. eparlog: "Savings and loan association account amount" a factor with
levels for > 20000 fai >0 and <20000 nul nulle
11. eparliv: "Savings bank amount" a factor with levels for > 20000 fai >0 and
<20000 nul nulle
12. credhab: "Home loan owner" a factor with levels non no oui yes
13. credcon: "Consumer credit amount" a factor with levels nul none fai >0 and
<20000 for > 20000
14. versesp: "Check deposits" a factor with levels oui yes non no
15. retresp: "Cash withdrawals" a factor with levels fai < 2000 moy 2000-5000
for > 5000
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16. remiche: "Endorsed checks amount" a factor with levels for >10000 moy
10000-5000 fai 1-5000 nul none
17. preltre: "Treasury Department tax deductions" a factor with levels nul
none fai <1000 moy >1000
18. prelfin: "Financial institution deductions" a factor with levels nul none
fai <1000 moy >1000
19. viredeb: "Debit transfer amount" a factor with levels nul none fai <2500
moy 2500-5000 for >5000
20. virecre: "Credit transfer amount" a factor with levels for >10000 moy
10000-5000 fai <5000 nul aucun
21. porttit: "Securities portfolio estimations" a factor with levels nul none
fai < 20000 moy 20000-100000 for >100000
Interpreter les resultats de l’ACM suivante. En particulier:
1. Discuter les inerties.2. Quelles modalites contribuent le plus aux deux premiers axes factoriels? Interpreter
ces deux axes.3. Y a-t-il des correlations naturelles entre categories socio-professionnelles (CSP) et
classes d’age?4. Quels sont les types d’usagers ayant un solde important sur leur compte en banque?
Lesquels ont un solde negatif?5. Quelles differences y a-t-il entre le comportement des etudiants et celui des retraites?
> acmin <- inertia.dudi(banque.acm,col.inertia=T,row.inertia=T)
> acmin$TOT
inertia cum ratio
1 0.17346599 0.1734660 0.07005357
2 0.11838319 0.2918492 0.11786217
3 0.09825814 0.3901073 0.15754334
4 0.08973203 0.4798393 0.19378127
5 0.07483231 0.5546716 0.22400201
6 0.06941433 0.6240860 0.25203472
7 0.06687878 0.6909648 0.27904346
8 0.06578606 0.7567508 0.30561091
9 0.06285351 0.8196043 0.33099406
10 0.06058696 0.8801913 0.35546187
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Contributions absolues et relative des colonnes:
> acmin$col.abs
Comp1 Comp2 Comp3
csp.agric 2 5 5
csp.artis 0 71 60
csp.cadsu 11 59 26
csp.inter 99 0 0
csp.emplo 5 87 15
csp.ouvri 5 248 628
csp.retra 0 753 17
csp.inact 53 97 262
csp.etudi 311 214 1433
duree.dm2 199 2 0
duree.d24 254 19 48
duree.d48 1 47 42
duree.d812 23 18 138
duree.dp12 324 197 5
oppo.non 12 3 0
oppo.oui 150 42 3
age.ai25 456 226 1265
age.ai35 12 424 271
age.ai45 83 52 46
age.ai55 33 3 8
age.ai75 8 1316 0
sexe.hom 45 0 286
sexe.fem 100 0 634
interdit.non 12 0 36
interdit.oui 151 1 464
cableue.non 156 125 202
cableue.oui 365 292 472
assurvi.non 98 1 5
assurvi.oui 485 3 25
soldevu.p4 135 796 9
soldevu.p3 222 1 74
soldevu.p2 114 14 113
soldevu.p1 234 6 10
soldevu.n1 164 88 231
soldevu.n2 36 64 109
eparlog.for 198 197 153
eparlog.fai 73 0 286
eparlog.nul 41 17 64
eparliv.for 11 753 21
eparliv.fai 300 1 232
eparliv.nul 85 59 73
credhab.non 28 0 4
credhab.oui 215 0 34
credcon.nul 52 73 1
credcon.fai 84 340 45
credcon.for 221 89 10
> acmin$col.rel
Comp1 Comp2 Comp3 con.tra
csp.agric 9 -12 10 185
csp.artis 0 -187 132 181
csp.cadsu 44 -169 62 168
csp.inter 411 0 0 168
csp.emplo 21 267 -39 156
csp.ouvri 24 797 1675 149
csp.retra 0 -2000 38 180
csp.inact -217 -269 -604 172
csp.etudi -1218 573 -3180 179
duree.dm2 -818 7 0 171
duree.d24 -1106 56 -119 161
duree.d48 -6 158 -117 143
duree.d812 102 56 346 158
duree.dp12 1665 -690 14 136
oppo.non -589 -113 8 14
oppo.oui 589 113 -8 179
age.ai25 -1870 631 -2937 171
age.ai35 -55 1304 693 155
age.ai45 411 176 130 142
age.ai55 154 -8 20 151
age.ai75 37 -4192 0 150
sexe.hom 527 0 1898 60
sexe.fem -527 0 -1898 132
interdit.non 594 -2 -1031 14
interdit.oui -594 2 1031 179
cableue.non -1900 -1036 1392 58
cableue.oui 1900 1036 -1392 135
assurvi.non -2122 -9 -62 32
assurvi.oui 2122 9 62 160
soldevu.p4 555 -2242 -20 170
soldevu.p3 885 2 -167 176
soldevu.p2 505 41 -285 158
soldevu.p1 -1279 21 -30 128
soldevu.n1 -746 274 596 154
soldevu.n2 142 173 245 176
eparlog.for 784 -531 -343 177
eparlog.fai 279 1 -625 182
eparlog.nul -1113 315 984 26
eparliv.for 44 -1980 -47 182
eparliv.fai 1328 -2 -583 158
eparliv.nul -1336 636 653 45
credhab.non -882 0 -79 22
credhab.oui 882 0 79 170
credcon.nul -1219 -1173 -19 30
credcon.fai 336 921 102 176
credcon.for 867 239 -22 179
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versesp.oui 2 98 451
versesp.non 0 12 54
retresp.fai 28 9 14
retresp.moy 168 12 13
retresp.for 24 68 136
remiche.for 231 65 15
remiche.moy 100 69 84
remiche.fai 53 55 283
remiche.nul 227 28 286
preltre.nul 65 10 5
preltre.fai 260 252 143
preltre.moy 330 13 12
prelfin.nul 33 70 6
prelfin.fai 81 251 13
prelfin.moy 151 232 30
viredeb.nul 474 47 0
viredeb.fai 397 89 3
viredeb.moy 147 11 27
viredeb.for 206 8 77
virecre.for 710 15 30
virecre.moy 152 38 18
virecre.fai 0 65 41
virecre.nul 444 42 24
porttit.nul 8 269 64
porttit.fai 0 47 242
porttit.moy 13 250 52
porttit.for 30 1072 5
versesp.oui 8 274 -1043 172
versesp.non -8 -274 1043 21
retresp.fai -769 158 -212 26
retresp.moy 677 -33 29 174
retresp.for 90 -177 293 184
remiche.for 921 -178 -33 175
remiche.moy 399 188 -190 176
remiche.fai 263 189 -802 140
remiche.nul -1856 -155 1326 86
preltre.nul -2351 -257 -105 19
preltre.fai 1006 666 313 181
preltre.moy 1258 -34 -27 184
prelfin.nul -957 -1371 -99 24
prelfin.fai 313 663 28 181
prelfin.moy 592 619 67 179
viredeb.nul -4304 -289 0 77
viredeb.fai 2067 317 8 134
viredeb.moy 566 29 59 183
viredeb.for 788 -22 -167 183
virecre.for 3028 -43 -73 164
virecre.moy 643 109 43 165
virecre.fai 0 207 -108 151
virecre.nul -3226 -208 100 96
porttit.nul -136 3015 594 43
porttit.fai 2 -128 -546 176
porttit.moy 50 -672 -115 178
porttit.for 117 -2839 -10 180
Universite d’Orleans – Master I ESA – Analyse des donnees qualitatives 12
Exercice 5
Enquete sur les produits biologiques. Source: Gilles Hunault,http://www.info.univ-angers.fr/pub/gh/Datasets/pbio.htm
Les donnees suivantes proviennent d’une enquete realisee dans des supermarches an-gevins et parisiens entre 1996 et 1998 dans le but de connaıtre l’avis de consommateursquant aux produits biologiques et aux produits dietetiques.
L’enquete, effectuee aupres de 219 consommateurs, consistait en un questionnaire avecles 11 questions suivantes:
Q1 - Connaissez-vous les produits biologiques ?
0 non reponse
1 oui
2 non
Q2 - Y a-t-il une difference entre produit biologique et produit dietetique?
0 non reponse
1 oui
2 non
Q3 - Avez- vous deja consomme des produits biologiques ?
1 non jamais
2 oui une seule fois
3 oui rarement
4 oui de temps en temps
5 oui plusieurs fois par mois
6 oui plusieurs fois par semaine
7 ne se prononce pas
Q4 - Parmi les marques suivantes lesquelles connaissez-vous ?
0 non reponse
1 bio vivre
2 bjorg
3 carrefour bio
4 la vie
5 vrai
6 prosain
7 favrichon
Q5 - Avez-vous deja consomme des produits " La Vie " ?
0 non reponse
1 oui une fois
2 oui occasionnellement
3 oui regulierement
4 non jamais
Q6 - Sexe de la personne
1 homme
2 femme
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Q7 - Classe d’age
1 moins de 25 ans
2 entre 25 et 35 ans
3 entre 35 et 45 ans
4 entre 45 et 55 ans
5 entre 55 et 65 ans
6 plus de 65 ans
Q8 - Etat-civil
0 autre
1 marie
2 celibataire
3 divorce
4 en concubinage
5 veuf
Q9 - Nombre d’enfants
1 0 enfant
2 1 enfant
3 2 enfants
4 3 enfants
5 plus de 3 enfants
Q10 - Situation professionnelle
1 agriculteur
2 artisan
3 cadre superieur
4 cadre moyen
5 employe
6 ouvrier
7 retraite
8 autre
0 non-reponse
Q11 - Classe de revenus mensuels
0 non reponse
1 moins de 5 kF
2 entre 5 et 10 kF
3 entre 10 et 15 kF
4 entre 15 et 20 kF
5 plus de 20 kF
6 ne se prononce pas
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On demande d’interpreter les resultats d’une analyse des correspondances multipleseffectuee sur ces donnes, en repondant en particulier aux questions suivantes:
1. Discuter les inerties.2. Interpreter les deux premiers axes factoriels.3. Observez-vous des correlations naturelles entre certaines classes d’age et situations
professionnelles?4. Parmi les reponses possibles de la question Q3 (CONSOM), lesquelles sont bien representees
sur le plan des deux premiers axes factoriels?5. Quelles parties de la population (classes d’age, etat civil, situation professionnelle)
sont plus succeptibles de ne pas connaıtre les produits biologiques?6. Quelles parties de la population sont plus succeptibles de connaıtre la difference entre
produits biologiques et dietetiques?7. Quels sont les consommateurs qui n’ont jamais consomme de produits “La Vie”?8. Est-ce que l’on observe une correlation entre revenus et consommation de produits
dietetiques?9. Y a-t-il une difference significative entre le comportement des hommes et des femmes
envers les produits biologiques?10. La modalite MARQUE.1 est eloignee du centre de gravite alors que ses contributions
absolues ne sont pas particulierement grandes. Avez-vous une idee pourquoi?
Liste partielle des valeurs propres:
inertia cum ratio
1 0.24618676 0.2461868 0.05416109
2 0.21032193 0.4565087 0.10043191
3 0.18875373 0.6452624 0.14195773
4 0.15572550 0.8009879 0.17621734
5 0.14610764 0.9470956 0.20836102
6 0.13773177 1.0848273 0.23866201
7 0.13385425 1.2186816 0.26810995
8 0.13259291 1.3512745 0.29728038
9 0.12485635 1.4761308 0.32474878
10 0.12137696 1.5975078 0.35145171
20 0.09507628 2.6578871 0.58473516
30 0.07872050 3.5153533 0.77337772
40 0.05574352 4.1695248 0.91729546
50 0.01457180 4.5454545 1.00000000
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Contributions absolues et relatives. Les modalites sont representees dans le memeordre que les questions (CONNAITRE = Q1, etc).
> acmin$col.abs > acmin$col.rel
Comp1 Comp2 Comp3 Comp1 Comp2 Comp3 con.tra
CONNAITRE.0 0 29 1 CONNAITRE.0 1 -68 2 198
CONNAITRE.1 8 0 13 CONNAITRE.1 373 -7 -475 11
CONNAITRE.2 173 23 261 CONNAITRE.2 -490 55 566 191
DIFF.0 0 40 4 DIFF.0 0 93 8 199
DIFF.1 48 53 6 DIFF.1 604 -570 -53 43
DIFF.2 179 168 18 DIFF.2 -613 491 46 158
CONSOM.1 126 1 686 CONSOM.1 -464 3 1936 147
CONSOM.2 43 1 0 CONSOM.2 -120 2 -1 193
CONSOM.3 62 0 26 CONSOM.3 -214 -1 69 158
CONSOM.4 77 4 41 CONSOM.4 289 -14 -119 144
CONSOM.5 10 5 45 CONSOM.5 28 -13 -99 189
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CONSOM.6 438 5 1280 CONSOM.6 1342 13 -3009 177
CONSOM.7 106 8 69 CONSOM.7 -298 19 149 193
MARQUE.0 1 750 284 MARQUE.0 3 2127 722 163
MARQUE.1 63 16 30 MARQUE.1 -170 -36 -63 200
MARQUE.2 352 9 304 MARQUE.2 -1513 -32 1002 126
MARQUE.3 29 47 20 MARQUE.3 85 -115 -43 188
MARQUE.4 34 144 116 MARQUE.4 119 -433 -314 154
MARQUE.5 203 46 497 MARQUE.5 619 -120 -1160 178
MARQUE.6 70 3 8 MARQUE.6 192 7 17 198
MARQUE.7 88 2 573 MARQUE.7 246 -4 -1228 194
CONSVIE.0 2 83 1 CONSVIE.0 6 196 3 197
CONSVIE.1 1 5 50 CONSVIE.1 4 13 -106 195
CONSVIE.2 405 264 763 CONSVIE.2 1238 -690 -1790 177
CONSVIE.3 195 6 486 CONSVIE.3 548 14 -1050 192
CONSVIE.4 122 15 265 CONSVIE.4 -1708 181 2841 39
SEXE.1 30 35 51 SEXE.1 -126 125 162 131
SEXE.2 16 19 27 SEXE.2 126 -125 -162 69
AGE.1 1038 176 90 AGE.1 -3210 -465 -214 175
AGE.2 122 301 15 AGE.2 -458 -963 43 145
AGE.3 152 123 27 AGE.3 494 -341 67 167
AGE.4 486 37 97 AGE.4 1735 -112 266 152
AGE.5 22 548 49 AGE.5 67 1405 -112 180
AGE.6 0 2102 130 AGE.6 -1 5363 -297 181
ETATCIVIL.0 3 10 244 ETATCIVIL.0 -9 -24 514 197
ETATCIVIL.1 700 86 166 ETATCIVIL.1 4157 437 755 91
ETATCIVIL.2 1256 162 203 ETATCIVIL.2 -4672 -515 -580 146
ETATCIVIL.3 8 155 27 ETATCIVIL.3 -23 378 -58 190
ETATCIVIL.4 0 317 11 ETATCIVIL.4 0 -804 -25 182
ETATCIVIL.5 1 231 103 ETATCIVIL.5 -2 551 -221 194
NBENF.1 436 112 330 NBENF.1 -2748 605 -1596 86
NBENF.2 62 24 133 NBENF.2 204 -66 333 166
NBENF.3 280 139 231 NBENF.3 918 -389 581 165
NBENF.4 190 0 102 NBENF.4 546 -1 225 188
NBENF.5 193 34 1 NBENF.5 536 -81 2 195
SITPROF.0 3 19 0 SITPROF.0 -7 -43 1 200
SITPROF.1 12 0 94 SITPROF.1 33 1 195 200
SITPROF.2 45 38 223 SITPROF.2 125 -90 -473 196
SITPROF.3 130 1 127 SITPROF.3 384 -1 286 184
SITPROF.4 214 153 96 SITPROF.4 726 -443 251 159
SITPROF.5 123 305 115 SITPROF.5 -444 -941 -317 150
SITPROF.6 120 2 30 SITPROF.6 -332 4 64 196
SITPROF.7 0 2606 148 SITPROF.7 0 6979 -357 173
SITPROF.8 53 41 35 SITPROF.8 -200 -132 101 143
REVENU.0 22 3 14 REVENU.0 60 -7 29 200
REVENU.1 280 0 34 REVENU.1 -801 0 -75 189
REVENU.2 682 36 340 REVENU.2 -2418 -110 -924 153
REVENU.3 3 27 133 REVENU.3 11 -78 -342 162
REVENU.4 179 11 21 REVENU.4 575 -29 52 168
REVENU.5 273 1 704 REVENU.5 1013 2 2002 146
REVENU.6 28 420 2 REVENU.6 83 1071 -5 181