Capsules R Université Laval

Présenté par:

Nadia Aubin-Horth

Fréderic Maps

Philippe Massicotte

Capsule-1

Introduction à R et RStudio: premiers pas

• Comprendre ce qu’est R.
• Installer R et RStudio
• Démarrer RStudio et être prêt à travailler avec des données
• Installation et mise à jour de librairies

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Capsule-2

Les variables dans R

• Assigner une valeur à une variable
• Nommer une variable de façon efficace
• Connaître les principales classes de variables
• Convertir une donnée d’une classe de variable à une autre
• Savoir qu’il existe d’autres classes de variables

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Capsule-3

Les fonctions dans R

• Comprendre le principe des fonctions dans R
• Connaître la structure des fonctions
• Reconnaître et utiliser correctement les paramètres d’une fonction
• Utiliser l’aide en ligne

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Capsule-4

Créer un bon jeu de données et l’importer dans R

• Comprendre qu’est-ce qu’un bon jeu de données
• Faire la lecture des principaux types de fichiers .dat, .csv, .txt
• Comprendre ce qu’est-ce qu’un data frame et connaître les principales fonctions utilisées sur cette classe
• Exporter des données dans un fichier depuis R

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Capsule-5

Les scripts dans R et RStudio

• Comprendre ce qu’est un script et son utilité
• Comprendre la trinité du bon script: clair, organisé et commenté
• Optimiser l’utilisation des panneaux de l’interface Rstudio

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Capsule-6

Les graphiques dans R (1/2): créer

• Comprendre l’utilité d’explorer son jeu de données et comment le faire de façon visuelle
• Connaître les 4 types de graphiques les plus utilisés selon les variables à représenter graphiquement
• Sauvegarder et exporter les graphiques sous différents formats

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Capsule-7

Les graphiques dans R (2/2): modifier

• Utiliser les options les plus courantes pour chaque type de graphique
• Ajouter des couleurs
• Ajouter des points et des lignes (abline)
• Ajouter du texte
• Ajouter une légende
• Combiner plusieurs graphiques dans un seul

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Capsule-8

Tests de comparaison de moyennes paramétriques

• Tests de comparaison de moyennes paramétriques
• Un test de Student (t-test) pour comparer les moyennes de deux groupes non appariés
• Une analyse de variance (ANOVA) à un facteur pour comparer les moyennes de plusieurs (> 2) échantillons
• Un test post-hoc pour identifier comment les échantillons se distinguent entre eux

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Capsule-9

Tests de comparaison de moyennes paramétriques

• Comprendre l’importance de vérifier les conditions d’application des tests statistiques paramétriques (normalité, homoscédasticité, etc.)
• Transformer des données et ajouter ces nouvelles variables dans le jeu de données, si nécessaire
• Utiliser un test diagnostique visuel a posteriori avec la fonction plot()

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Capsule-10

Tests non paramétriques dans R

• Comprendre le principe d’un test non paramétrique sur les rangs
• Connaître les tests non-paramétriques de comparaison de moyennes disponibles dans R
• Appliquer ces tests à vos données

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Capsule-11

Régression linéaire simple dans R

• Comprendre la démarche de la régression linéaire
• Utiliser la fonction générique lm() utilisée pour les régressions linéaires dans R
• Valider les résultats de votre analyse
• Calculer des intervalles de confiances sur la moyenne et les prédictions de valeurs individuelles

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