Proportion de la population faisant confiance aux institutions publiques (gouvernement, justice, police, parlement). Indicateur de gouvernance percu. Methodologie Afrobarometer.
Usage
confiance_institutions(
donnees,
vars_institutions,
codes_confiance = NULL,
poids = NULL,
sous_groupes = NULL
)Arguments
- donnees
data.frame – Donnees individuelles
- vars_institutions
named character – Vecteur nomme : institution -> variable 0/1 (ou codes_confiance si categorielle). Ex : c(Gouvernement="conf_gouv", Justice="conf_just")
- codes_confiance
numeric ou NULL – Codes indiquant confiance. Defaut : NULL (variables deja binaires)
- poids
character ou NULL – Variable de ponderation. Defaut : NULL
- sous_groupes
character ou NULL – Variables de desagregation. Defaut : NULL
Examples
set.seed(42)
n <- 500
individus <- data.frame(
conf_gouv = rbinom(n, 1, 0.35),
conf_just = rbinom(n, 1, 0.42),
conf_pol = rbinom(n, 1, 0.38),
milieu = sample(c("urbain","rural"), n, TRUE),
poids = runif(n, 0.8, 1.3)
)
confiance_institutions(individus,
vars_institutions = c(Gouvernement="conf_gouv",
Justice="conf_just",
Police="conf_pol"),
poids="poids", sous_groupes="milieu")
#> === Confiance dans les institutions (Afrobarometer) ===
#> Gouvernement : 33.18%
#> Justice : 39.11%
#> Police : 36.87%
#> # A tibble: 3 × 5
#> institution confiance_pct ic_bas ic_haut n_obs
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
#> 1 Gouvernement 33.2 29.2 37.4 500
#> 2 Justice 39.1 34.9 43.5 500
#> 3 Police 36.9 32.8 41.2 500