{"id":959,"date":"2023-12-09T19:39:35","date_gmt":"2023-12-09T19:39:35","guid":{"rendered":"https:\/\/lasstatistique.com\/?p=959"},"modified":"2024-08-14T03:14:41","modified_gmt":"2024-08-14T03:14:41","slug":"cours-3-langage-r-et-rstudio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lasstatistique.com\/?p=959","title":{"rendered":"cours 2 : langage R et RStudio"},"content":{"rendered":"

Indexation de donn\u00e9es et graphiques univari\u00e9s<\/strong><\/span><\/p>\n

Packages<\/strong><\/span><\/p>\n

L\u2019installation par d\u00e9faut du logiciel R<\/b> <\/span>contient le c\u0153ur du programme ainsi qu\u2019un ensemble de fonctions de base fournissant un grand nombre d\u2019outils de traitement de donn\u00e9es et d\u2019analyse statistiques.<\/p>\n

R<\/b><\/span> \u00e9tant un logiciel libre, il b\u00e9n\u00e9ficie d\u2019une forte communaut\u00e9 d\u2019utilisateurs qui peuvent librement contribuer au d\u00e9veloppement du logiciel en lui ajoutant des fonctionnalit\u00e9s suppl\u00e9mentaires. Ces contributions prennent la forme d\u2019extensions (packages en anglais<\/span>) pouvant \u00eatre install\u00e9es par l\u2019utilisateur et fournissant alors diverses fonctionnalit\u00e9s suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n

Il existe un tr\u00e8s grand nombre d\u2019extensions (plus de 16\u00a0000 \u00e0 ce jour<\/span>), qui sont diffus\u00e9es par un r\u00e9seau baptis\u00e9 CRAN<\/b><\/span> (Comprehensive<\/i> R Archive Network<\/i><\/span>).<\/p>\n

La liste de toutes les extensions disponibles sur CRAN<\/b><\/span> est disponible ici\u00a0: http:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/<\/a>.<\/p>\n

Pour faciliter un peu le rep\u00e9rage des extensions, il existe un ensemble de regroupements th\u00e9matiques (\u00e9conom\u00e9trie, finance, g\u00e9n\u00e9tique, donn\u00e9es spatiales\u2026<\/span>) baptis\u00e9s Task views<\/span>\u00a0: http:\/\/cran.r-project.org\/web\/views\/<\/a>.<\/p>\n

On y trouve notamment une Task<\/i> view<\/i><\/span> d\u00e9di\u00e9e aux sciences sociales, listant de nombreuses extensions potentiellement utiles pour les analyses statistiques dans ce champ disciplinaire\u00a0:<\/p>\n

http:\/\/cran.r project.org\/web\/views\/SocialSciences.html<\/a>.<\/p>\n

On peut aussi citer le site Awesome<\/i> R<\/i><\/span> (https:\/\/github.com\/qinwf\/awesome-R<\/a>) qui fournit une liste d\u2019extensions choisies et tri\u00e9es par th\u00e9matique.<\/p>\n

Installation d\u2019un Packages<\/strong><\/span><\/p>\n

L\u2019installation d\u2019une extension se fait par la fonction install.packages()<\/b><\/span>, \u00e0 qui on fournit le nom de l\u2019extension. Par exemple, si on souhaite installer l\u2019extension gtsummary<\/b><\/span> : install.packages(\u00ab\u00a0gtsummary\u00a0\u00bb)<\/span><\/p>\n

Sous RStudio<\/span>, on pourra \u00e9galement cliquer sur Install dans l\u2019onglet Packages du quadrant inf\u00e9rieur droit. Alternativement, on pourra avoir recours au package remotes<\/b><\/span> et \u00e0 sa fonction remotes<\/b>::<\/b>install_cran<\/b>():<\/b><\/span><\/p>\n

remotes<\/b>::<\/b>install_cran<\/b>(\u00ab\u00a0gtsummary\u00a0\u00bb)<\/b><\/span><\/p>\n

Il faut noter que le package remotes<\/b><\/span> n\u2019est pas disponible par d\u00e9faut sous R et devra donc \u00eatre install\u00e9 classiquement avec install.packages(\u00ab\u00a0remotes\u00a0\u00bb)<\/span>. \u00c0 la diff\u00e9rence de install.packages()<\/span>, <\/b>remotes<\/b>::<\/b>install_cran<\/b>() <\/b><\/span>v\u00e9rifie si le package est d\u00e9j\u00e0 install\u00e9 et, si oui, si la version install\u00e9e est d\u00e9j\u00e0 la derni\u00e8re version, avant de proc\u00e9der \u00e0 une installation compl\u00e8te si et seulement si cela est n\u00e9cessaire.<\/p>\n

Chargement d\u2019un Packages<\/strong><\/span><\/p>\n

Une fois un package install\u00e9 (c\u2019est-\u00e0-dire que ses fichiers ont et\u00e9 t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s et copi\u00e9s sur votre ordinateur), ses fonctions et objets ne sont pas directement accessibles. Pour pouvoir les utiliser, il faut, \u00e0 chaque session de travail<\/b><\/span>, charger le package en m\u00e9moire avec la fonction library()<\/span> <\/b>ou la fonction require<\/b>()\u00a0<\/b>:<\/span><\/p>\n

library<\/b>(gtsummary)<\/span><\/p>\n

\u00c0 partir de l\u00e0, on peut utiliser les fonctions de l\u2019extension, consulter leur page d\u2019aide en ligne, acc\u00e9der aux jeux de donn\u00e9es qu\u2019elle contient, etc.<\/p>\n

Alternativement, pour acc\u00e9der \u00e0 un objet ou une fonction d\u2019un package sans avoir \u00e0 le charger en m\u00e9moire, on pourra avoir recours \u00e0 l\u2019op\u00e9rateur ::. Ainsi, l\u2019\u00e9criture p::f()<\/span> signifie la fonction f() du package p. Cette \u00e9criture sera notamment utilis\u00e9e pour indiquer \u00e0 quel package appartient telle fonction : remotes<\/b>::<\/b>install_cran<\/b>() <\/b><\/span>indique que la fonction install_cran<\/b>() <\/b><\/span>provient du packages remotes<\/b><\/span>.<\/b><\/p>\n

Il est important de bien comprendre la diff\u00e9rence entre install.packages() <\/b><\/span>et library()<\/span>. <\/b>La premi\u00e8re va chercher un package sur internet et l\u2019installe en local sur le disque dur de l\u2019ordinateur. On n\u2019a besoin d\u2019effectuer cette op\u00e9ration qu\u2019une seule fois. La seconde lit les informations de l\u2019extension sur le disque dur et les met \u00e0 disposition de R<\/span>. On a besoin de l\u2019ex\u00e9cuter \u00e0 chaque d\u00e9but de session ou de script.<\/p>\n

Mise \u00e0 jour d\u2019un Packages<\/strong><\/span><\/p>\n

Pour mettre \u00e0 jour l\u2019ensemble des packages install\u00e9s, il suffit d\u2019ex\u00e9cuter la fonction update.packages<\/b>()\u00a0<\/b>:<\/span><\/p>\n

Sous RStudio<\/b><\/span>, on pourra alternativement cliquer sur Update<\/i><\/span> dans l\u2019onglet Packages<\/i> du quadrant inf\u00e9rieur droit.<\/p>\n

Si on souhaite d\u00e9sinstaller une extension pr\u00e9c\u00e9demment install\u00e9e, on peut utiliser la fonction remove.packages<\/b>() : <\/b>remove.packages<\/b>(\u00ab\u00a0gtsummary\u00a0\u00bb)<\/span><\/p>\n

Apr\u00e8s une mise \u00e0 jour majeure de R<\/b><\/span>, il est souvent n\u00e9cessaire de r\u00e9installer tous les packages utilis\u00e9s. De m\u00eame, on peut parfois souhaiter mettre \u00e0 jour uniquement les packages utilis\u00e9s par un projet donn\u00e9 sans avoir \u00e0 mettre \u00e0 jour tous les autres packages pr\u00e9sents sur son PC.<\/p>\n

Une astuce consiste \u00e0 avoir recours \u00e0 la fonction renv<\/b>::<\/b>dependencies<\/b>() <\/b><\/span>qui examine le code du projet courant pour identifier les packages utilis\u00e9s, puis \u00e0 passer cette liste de packages \u00e0 remotes<\/b>::<\/b>install_cran<\/b>() <\/b><\/span>qui installera les packages manquants ou pour lesquels une mise \u00e0 jour est disponible.<\/p>\n

Il vous suffit d\u2019ex\u00e9cuter la commande ci-dessous\u00a0:<\/p>\n

renv<\/b>::<\/b>dependencies<\/b>()<\/span><\/p>\n

purrr<\/b>::<\/b>pluck<\/b>(\u00ab\u00a0Package\u00a0\u00bb)<\/span><\/p>\n

remotes<\/b>::<\/b>install_cran<\/b>()<\/b><\/span><\/p>\n

S\u00e9lection et indexation d\u2019observations<\/strong><\/span><\/p>\n

Comme vous l\u2019avez d\u00e9j\u00e0 sans doute remarqu\u00e9 dans les diff\u00e9rents codes que nous avons ex\u00e9cut\u00e9s jusqu\u2019ici, pour acc\u00e9der \u00e0 une variable contenue dans un data frame, on utilise son nom pr\u00e9\ufb01x\u00e9 du symbole $<\/strong><\/span> et du nom du data frame. head<\/b>(hote$age)<\/span> permet affiche l’\u00e2ge des six premiers individus dans la base.<\/p>\n

Consid\u00e9rons la variable R\u00e9gion qui indique la r\u00e9gion d\u2019origine des r\u00e9pondants. Si l\u2019on ne s\u2019int\u00e9resse qu\u2019aux individus venant de la r\u00e9gion du centre, on peut utiliser un \ufb01ltre logique avec l\u2019op\u00e9rateur ==<\/span> (\u00e9galit\u00e9 logique) pour s\u00e9lectionner les observations remplissant cette condition. On pourra dresser un tableau d\u2019\u00e9\ufb00ectifs en utilisant le m\u00eame principe via table()<\/span>.<\/p>\n

head<\/b>(hote$Region==\u00a0\u00bbCentre\u00a0\u00bb)<\/span><\/p>\n

table<\/b>(hote$Region==\u00a0\u00bbCentre\u00a0\u00bb)<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

La commande which<\/b><\/span>()<\/span> <\/b>permet de renvoyer les num\u00e9ros d\u2019observations (lignes du tableau) remplissant une condition :<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

On rappelle que la condition peut \u00eatre formul\u00e9e avec les op\u00e9rateurs math\u00e9matiques classiques dont les repr\u00e9sentations sous R sont les suivantes :<\/p>\n

==<\/b>(\u00e9galit\u00e9), !=<\/b>(non \u00e9galit\u00e9), !<\/b> (n\u00e9gation), &<\/b>(et),|<\/b>(ou), ><\/b>(sup\u00e9rieur \u00e0), >=<\/b>(sup\u00e9rieur ou \u00e9gal \u00e0), <<\/b>(inf\u00e9rieur \u00e0), <=<\/b>(inf\u00e9rieur ou \u00e9gal \u00e0).<\/span><\/p>\n

On peut aussi tabuler les groupes d\u2019\u00e2ge (age2) des personnes venant de la r\u00e9gion du Centre :<\/p>\n

table<\/b>(hote$age2[which<\/b>(hote$Region==\u00a0\u00bbCentre\u00a0\u00bb)])<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Toutefois, R<\/span> o\ufb00re une commande plus int\u00e9ressante qui permet de s\u00e9lectionner \u00e0 la fois des observations remplissant une ou plusieurs conditions, et un sous-ensemble de variables. Il s\u2019agit de la commande subset<\/b>()<\/b><\/span> qui prend comme premier argument le nom du data frame sur lequel on souhaite op\u00e9rer, comme deuxi\u00e8me argument un ou plusieurs \ufb01ltres logiques \u00e0 appliquer aux lignes, et comme troisi\u00e8me argument le num\u00e9ro ou le nom des variables \u00e0 s\u00e9lectionner.<\/p>\n

subset<\/b>(hote, hote$Region==\u00a0\u00bbCentre\u00a0\u00bb, c(Sexe, age, instruction ))<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tableau de fr\u00e9quences relatives<\/strong><\/span><\/p>\n

Le tableau d\u2019\u00e9\ufb00ectifs pour la variable age2 peut \u00eatre stock\u00e9 directement dans une variable auxiliaire, tab.<\/span><\/p>\n

tab=table(hote$age2)<\/span><\/p>\n

Il existe une commande dont le r\u00f4le est de fournir les fr\u00e9quences relatives, prop.table<\/b>()<\/b><\/span>, et qui se r\u00e9v\u00e9lera beaucoup plus utile dans le cas des tableaux \u00e0 deux entr\u00e9es.<\/p>\n

prop.table<\/b>(tab)<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Notons \u00e9galement qu\u2019il est possible de limiter l\u2019a\ufb03chage des d\u00e9cimales \u00e0 l\u2019aide de round()<\/span>, <\/b>en pr\u00e9cisant le nombre de d\u00e9cimales \u00e0 a\ufb03cher en deuxi\u00e8me argument : round<\/b>(prop.table<\/b>(tab), 2)<\/span><\/p>\n

Si au lieu des fr\u00e9quences relatives on souhaite a\ufb03cher des pourcentages, on multipliera simplement les fr\u00e9quences relatives renvoy\u00e9es par prop.table<\/b>() <\/b><\/span>par 100 :<\/p>\n

round<\/b>(prop.table<\/b>(tab)*100, 2)<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Diagramme en barres<\/strong><\/span><\/p>\n

Le panneau de visualisation des graphiques dispose d\u2019un outil d\u2019historique qui permet de naviguer entre les di\ufb00\u00e9rents graphiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9s, et d\u2019une fonction d\u2019exportation des graphiques au format PDF<\/span> ou PNG<\/span>.<\/p>\n

La commande barplot<\/b>() <\/b><\/span>permet de construire des diagrammes en barres (encore appel\u00e9s diagrammes en b\u00e2tons<\/span>) pour r\u00e9sumer la distribution d\u2019e\ufb00ectifs observ\u00e9e pour une variable cat\u00e9gorielle \u00e0 k modalit\u00e9s. On fournit \u00e0 cette commande non pas une variable mais directement un tableau d\u2019e\ufb00ectifs ou de fr\u00e9quences construit avec table()<\/span>. Les principaux param\u00e8tres graphiques permettant de personnaliser le rendu \ufb01nal de la \ufb01gure ci-dessous repr\u00e9sentant la distribution de la r\u00e9gion d\u2019origine de la population h\u00f4te sont illustr\u00e9s dans l\u2019instruction suivante.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Il est tout \u00e0 fait possible d\u2019utiliser un diagramme en points dotplot<\/b>()<\/b><\/span>, en utilisant \u00e0 peu pr\u00e8s la m\u00eame syntaxe que celle pr\u00e9sent\u00e9e ci-dessus.<\/p>\n

Histogramme<\/span><\/strong><\/p>\n

La commande hist<\/b>() <\/b><\/span>permet de repr\u00e9senter la distribution d\u2019une variable num\u00e9rique (continue ou discr\u00e8te) sous forme d\u2019e\ufb00ectif ou de densit\u00e9. Le nombre de classes, ainsi que la largeur des intervalles de classe, peuvent \u00eatre param\u00e9tr\u00e9s \u00e0 l\u2019aide des options nclass= et breaks=<\/span>. La \ufb01gure suivante montre une application de cette commande pour la variable age<\/span>. Notons qu\u2019une courbe de densit\u00e9 a \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9e \u00e0 l\u2019histogramme. Pour cela, on utilise la commande lines<\/b>() <\/b><\/span>qui permet de travailler sur la m\u00eame fen\u00eatre graphique et superposer plusieurs \u00e9l\u00e9ments graphiques. Le nombre total d\u2019observations a \u00e9t\u00e9 \u00e9galement ajout\u00e9 au graphique, \u00e0 l\u2019aide depaste()<\/span>qui permet de juxtaposer du texte libre et, par exemple, des expressions R.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Indexation de donn\u00e9es et graphiques univari\u00e9s Packages L\u2019installation par d\u00e9faut du logiciel R contient le c\u0153ur du programme ainsi qu\u2019un<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":942,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[40,45],"tags":[],"class_list":["post-959","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-cours","category-langage-r-et-rstudio"],"yoast_head":"\ncours 2 : langage R et RStudio - LASStatistique<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/lasstatistique.com\/?p=959\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"cours 2 : langage R et RStudio - 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