Jamovi

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En principe, le ou les auteurs en question devraient bientôt présenter une meilleure version.


1 Introduction

Jamovi est un logiciel pour l'analyse statistique gratuit, open-source et multi-plateforme. Il peut représenter une alternative aux softwares propriétaires comme SPSS. De plus, le logiciel s'inscrit dans l’écosystème de R, tout en gardant cependant une interface utilisateur de type "spreadsheet", et peut donc représenter un élément de transition vers un outil plus puissant et flexible, mais dont la courbe d'apprentissage est souvent décourageante.

1.1 Public cible

D'après la volonté du team de développeurs, l'un des aspects principaux de Jamovi est la simplification par rapport à la complexité des menus de SPSS (voir cet interview avec l'un des créateurs). Par conséquent, un public cible potentiel peut être les étudiants niveau bachelor/master qui doivent mener des analyses "scolastiques", mais également des chercheurs qui n'utilisent pas un logiciel d'analyse statistique de manière fréquente, et qui ont donc la tendance à oublier des manipulations complexes ou du code.

Des chercheurs expérimentés peuvent également être intéresessés par la possibilité d'intégrer Jamovi avec R, surtout au niveau des modules qui peuvent être développés pour des analyses particulières (voir plus bas dans la page).

1.2 Similarité avec JASP

Jamovi est un projet spin-off d'un autre logiciel d'analyse statistique : JASP. Les différences entre les deux projets, d'après la même interview citée plus haut, semblent concerner :

  • L'orientation statistique : JASP est plutôt axé sur des statistiques Bayesienne
  • L'architecture logiciel : Jamovi se réfère à des technologies plus modernes comme HTML5, JavaScript, Electron, etc.

1.3 Précaution

Contrairement à JASP, qui est soutenu par une université, Jamovi est un projet plus petit et il y a donc les risques liés à ce type de projets qui sont parfois abandonnés après une première phase d'enthousiasme. D'autre côté, les chances qu'il soit maintenu dépend du nombre des gens qui l'adopte.

1.4 Note sur la version

Cette page se réfère à la version 1.0.x du logiciel (voir versionnage sémantique). Il s'agit de la première version stable du logiciel, relâchée en mai 2019.

2 Caractéristiques principales et fonctionnalités

Jamovi permet d'exécuter les principales activités liées à l'analyse et l'exploration de données :

  • Importer des données depuis plusieurs formats, y compris des fichiers SPSS, Stata, SAS et JASP
  • Créer/Modifier/Transformer/Filtrer les variables selon un format tabulaire/spreadsheet
  • Mener des analyses descriptives (moyenne, mode, médiane, ...)
  • Mener des analyses statistiques inférentielles (voir plus bas pour la liste)
  • Produire les résultats des analyses déjà en forme APA (e.g. tableau ANOVA) et/ou dans un format qui peut être facilement ajouté dans un document de texte
  • Sauvegarder tous les actions, options, analyses, ... dans un même fichier qui peut être facilement exporté et partagé avec d'autres
  • Utiliser une modalité hybride qui montre la syntaxe R des analyses
  • Créer des modules/extensions pour d'autres analyses et/ou représentations graphiques en utilisant la syntaxe R

2.1 Types d'analyses possibles

Liste (non exhaustive) des analyses disponibles "out-of-the-box" en mai 2018 :

Voir la liste complète sur le site officiel

En outre, d'autres analyses sont disponibles grâce à des modules externes basé sur le langage R (voir plus bas dans la page).

3 Installation

3.1 Version Desktop

Le logiciel est disponible pour Windows, Mac et Linux.

Des instructions sur l'installation pour chaque plateforme sont disponible dans le guide utilisateur.

À présent, le logiciel est disponible exclusivement en anglais.

3.2 Demo online

Il est possible de tester un démo directement online avant de décider d'installer le logiciel. Dans le futur, il est probable qu Jamovi sera disponible également comme application web.

4 Interface

L'interface de Jamovi se divise principalement en deux parties :

  1. Une partie pour les données
  2. Une partie pour les analyses

De plus, l'interface présent deux boutons-menu :

  1. Le menu latéral (i.e. hamburger menu) sur la gauche permet d'accéder aux opérations de base comme l'ouverture, sauvegarde, exportation, ... des données
    Menu pour effectuer les opérations principales sur le(s) projet(s)
  2. Le menu des options sur la droite de l'interface permet de régler des options générales comme le nombre de chiffres décimales, le format de la p-valeur, etc.
    Menu des préférences

4.1 Données

Les données se présentent sous forme de spreadsheet, dont les celles peuvent être directement éditées. Le ruban supérieur du tab "Data" permet d'effectuer des opérations sur les données comme :

  • Ajouter des nouvelles variables (colonnes), manuellement ou à travers des formules de computation à partir de variables existantes
  • Modifier le type de données d'une variable (variable continue, ordinale, ...) à travers le bouton Setup
  • Filtrer les lignes à travers un ou plusieurs critères
Partie de l'interface consacrée au traitement des données

4.2 Analyses

Le tab Analyses permet d'effectuer différents types d'analyses qui sont affichées sous forme d'icônes. D'autres analyses peuvent être ajoutées à travers des modules/extensions (voir plus bas).

Selon le type d'analyse choisie, plusieurs manipulations sont disponibles à travers des panneaux qui peuvent être ouverts selon le besoin. L'image suivante, par exemple, affiche l'interface de l'analyse Exploration > Descripitve qui permet d'obtenir des Statistiques descriptives comme la moyenne, la médiane, etc.

Interface du logiciel consacrée aux analyses. À l'image l'analyse exploratoire/descriptive.

Dans les panneaux des manipulations, vous trouvez souvent la possibilité de créer des graphiques à partir de l'analyse effectuée à travers l'entête Plots (ou parfois Descriptive Plots).

Les résultats de l'analyse (et les éventuels graphiques) sont affichés sur une sorte de feuille blanche. En cliquant avec le bouton droit sur l'analyse souhaitée, vous avez différents options qui s'affichent et qui vous permettent de copier/sauvegarder le résultat ou de effacer l'analyse.

Pour effectuer des opérations sur les résultats, il faut cliquer avec le bouton droit.

Par défaut, les analyses effectuées sont enregistrées avec le fichier de données, et apparaissent ainsi lors de l'ouverture ultérieure du fichier (enregistré au format .omv).

5 Modules externes

5.1 Installer des modules externes existants

Pour installer des modules externes déjà existants, procédez de la manière suivante :

  1. Activez le tab Analyses de l'interface
  2. Sur la droite du menu horizontal, cliquez sur le bouton + Modules
  3. Sélectionnez jamovi library
  4. Un nouveau écran va se superposer à la fenêtre avec la liste des modules divisée en
    • Installed : les modules que vous avez déjà installés et que vous pouvez mettre à jour ou désactiver à travers cet écran ;
    • Available : les modules disponibles à l'installation ;
    • Sideload : les modules que vous pouvez installer depuis d'autres sources (e.g. un module que vous avez développé vous-mêmes ou qui a été développé par d'autres, mais sans être mis à disposition à travers la bibliothèque jamovi)
Installer un module externe dans Jamovi

Selon le type de module installé, des modifications peuvent s'afficher au niveau de l'interface. Dans la plupart des cas, les modules se manifeste à travers de nouveaux items dans le menu horizontal du tab Data ou Analyses.

5.2 Liste de modules externes intéressants

Voici une liste de modules externes qui peuvent compléter l'offre du logiciel de base. Chaque extension est traitée de manière un peu plus détaillée plus bas dans la section.

  • Rj - Editor to run R code inside jamovi
    Possibilité d'écrire et exécuter du code R directement à l'intérieur de jamovi
  • TOSTER - Two one-sided tests
    Inference statistique basée sur le principe des tests d'équivalence
  • jpower - Power Analysis for Common Research Designs
    Permet de mener des analyses sur la puissance statistique
  • jsq - Bayesian Methods
    Version Bayesienne des tests statistiques les plus fréquents (t-test, ANOVA, ...)

5.3 Créer des modules externes

Jamovi propose également la possibilité de développer ses propres modules externes qui peuvent ensuite être partagés de différentes manières. Ceci peut être intéressant notamment dans une perspective pédagogique, car on peut imaginer de développer des modules/tutoriels qui combinent des aspects théoriques avec des manipulations directes sur les données.

Pour développer des modules, des connaissances de R sont nécessaires.

Partie à développer, pour l'instant voir :

6 Quelques exemples d'analyses

7 Intégration avec R

8 Conclusion

9 Ressources