analyse-R

Introduction
à l’analyse d’enquêtes
avec R et RStudio

Dernière mise à jour : 2024-02-20

Contributeurs

Par ordre alphabétique :

Julien Barnier, Julien Biaudet, François Briatte, Milan Bouchet-Valat, Ewen Gallic, Frédérique Giraud, Joël Gombin, Mayeul Kauffmann, Christophe Lalanne, Joseph Larmarange, Nicolas Robette.

Création et Maintenance :

Joseph Larmarange — http://joseph.larmarange.net

Pour une version actualisée et restructurée de nombreux chapitres d’analyse-R, on pourra se référer à guide-R : Guide pour l’analyse de données d’enquête avec R : https://larmarange.github.io/guide-R/.

Présentation

L’objectif premier d’analyse-R est de présenter comment réaliser des analyses statistiques et diverses opérations courantes (comme la manipulation de données ou la production de graphiques) avec R. Il ne s’agit pas d’un cours de statistiques : les différents chapitres présupposent donc que vous avez déjà une connaissance des différentes techniques présentées. Si vous souhaitez des précisions théoriques / méthodologiques à propos d’un certain type d’analyses, nous vous conseillons d’utiliser votre moteur de recherche préféré. En effet, on trouve sur internet de très nombreux supports de cours (sans compter les nombreux ouvrages spécialisés disponibles en librairie).

Table des matières

Si vous débutez avec R et RStudio, nous vous conseillons de parcourir en premier lieu les chapitres suivants :

1. Manipuler > Prise en main
2. Analyser > Statistiques introductives
3. Manipuler > Manipulations de données
4. Analyser > Statistiques intermédiares

puis de compléter votre lecture en fonction de vos besoins.

Manipuler

Prise en main

Présentation et Philosophie Installation de R et RStudio Premier contact Premier travail avec des données Extensions (installation, mise à jour) Introduction au tidyverse Vecteurs, indexation et assignation Listes et Tableaux de données Facteurs et vecteurs labellisés Organiser ses fichiers Import de données Où trouver de l’aide ?

Manipulation de données

Visualiser ses données Recodage de variables Manipuler les données avec dplyr Manipulations avancées avec data.table Tris Sous-ensembles Fusion de tables Gestion des dates Fonctions à fenêtre Manipuler du texte avec stringr Réorganiser ses données avec tidyr

Exporter

Export de données Export de graphiques

Analyser

Statistiques introductives

Statistique univariée Statistique bivariée Introduction à ggplot2, la grammaire des graphiques Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2 Données pondérées

Statistiques intermédiaires

Intervalles de confiance Comparaisons (moyennes et proportions) Définir un plan d’échantillonnage complexe avec survey Régression linéaire Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale Analyse des correspondances multiples (ACM) Classification ascendante hiérarchique (CAH)

Statistiques avancées

Tableaux statistiques avancés avec gtsummary Effets d’interaction dans un modèle Multicolinéarité dans la régression Quel type de modèles choisir ? Analyse de survie Analyse de séquences Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales Analyse de réseaux Analyse spatiale Analyse textuelle

Approfondir

Graphiques

ggplot2 et la grammaire des graphiques Étendre ggplot2 Combiner plusieurs graphiques Exemples de graphiques avancés Graphiques interactifs lattice : graphiques et formules Cartes Autres extensions graphiques

Programmation

Conditions et comparaisons Formules Structures conditionnelles Vectorisation (dont purrr) Expressions régulières R Markdown : les rapports automatisés

Divers

Mettre en forme des nombres avec scales Couleurs et Palettes Annotations mathématiques Calculer un âge Diagramme de Lexis

Index

Index des concepts Index des fonctions Index des extensions

Licence

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CC by-nc-sa

Cela signifie donc que vous êtes libre de recopier / modifier / redistribuer les contenus d’analyse-R, à condition que vous citiez la source et que vos modifications soient elle-mêmes distribuées sous la même licence (autorisant ainsi d’autres à pouvoir réutiliser à leur tour vos ajouts).

Contribuer

analyse-R est développé avec RStudio et le code source est librement disponible sur GitHub :
https://github.com/larmarange/analyse-R.

Ce projet se veut collaboratif. N’hésitez donc pas à proposer des corrections ou ajouts, voire même à rédiger des chapitres additionnels.

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