Calcule l'IPM selon la méthodologie OPHI/PNUD (Alkire-Foster). Supporte les dimensions standard (santé, éducation, niveau de vie) et des dimensions personnalisées.
Utilisation
calcul_ipm(
data,
indicateurs,
poids_dimensions = NULL,
seuil_pauvrete = 1/3,
var_poids = NULL
)Arguments
- data
data.frame ou tibble — Données individuelles ou ménages
- indicateurs
list — Liste nommée des indicateurs par dimension. Chaque élément est un vecteur de noms de variables (0/1 : 1 = privation). Ex:
list(sante = c("malnutrition", "mortalite_enfant"), ...)- poids_dimensions
numeric ou NULL — Poids de chaque dimension (doit sommer à 1). Si NULL, poids égaux. Défaut : NULL.
- seuil_pauvrete
numeric — Seuil de privation pour être considéré multidimensionnellement pauvre (entre 0 et 1). Défaut : 1/3.
- var_poids
character ou NULL — Variable de pondération. Défaut : NULL.
Valeur de retour
Une liste avec : ipm, H (incidence),
A (intensité), contributions par dimension,
donnees_enrichies.
Références
Alkire, S. & Foster, J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics, 95(7-8), 476-487.
Exemples
if (FALSE) { # \dontrun{
indicateurs_ipm <- list(
sante = c("malnutrition", "mortalite_enfant"),
education = c("annees_scolarisation", "enfants_scolarises"),
niveau_vie = c("electricite", "eau_potable", "assainissement",
"combustible", "actifs", "logement")
)
resultat <- calcul_ipm(donnees_menages, indicateurs_ipm)
cat("IPM :", resultat$ipm)
} # }