Analyses statistiques avec R

Introduction

R est un langage de programmation et un environnement open-source permettant le traitement des données et les analyses statistiques. Sur cette page nous proposons un tutoriel permettant de s’initier à cet environnement. Dans un premier moment, nous présenterons les bases du fonctionnement de R. Par la suite, nous introduirons le traitement des données alphanumériques (analyse qualitative). Dans un troisième moment nous introduirons le traitement des données numériques (analyse quantitative). Enfin, nous présenterons les structures de contrôle.

Pourquoi préférer R à d'autres logiciels de traitement de données ?

• Il s’agit d’un logiciel gratuit à code source ouvert
• Il est compatible avec les systèmes Windows, MAC OS et Linux
• Il s’agit d’un logiciel très puissant et complet
• Il est en essor permanent
• En cas de problème, des milliers d'utilisateurs sont prêts à vous aider !

Fondements de R

Installation de R

Pour installer R dirigez-vous sur http://cran.r-project.org/ et télécharger l’environnement convenant au système d’exploitation de votre ordinateur.

Introduction à l'environnement R

Voici comment l’environnement R se présente une fois l’application ouverte :

L’interface de l’environnement R se présente par une fenêtre contenant une barre de menus, une barre d’outils et la console R. Cette dernière permet d’introduire des commandes R (ou expressions). Le prompt de R est représenté par le symbole > . Ce caractère signifie que l’interprétateur de R attend l’introduction d’une commande de la part de l’utilisateur.

L’interprétateur de R traduit et exécute les commandes introduites par l’utilisateur.

Remarquons que l’interface standard graphique de R paraît élémentaire et peu ergonomique. Plusieurs interfaces graphiques existent et peuvent être installées. Nous recommandons l’installation de R-Commander et R-Studio.

L'aide de R

La fonction help.start() permet d’acceder à l’aide en ligne de R. La fonction help() ou ? permet d'obtenir de l’aide sur des commandes R spécifiques. Exemples :

help.start()
help(help) # lance la documentation de la fonction « help » 
?(mean) # lance la documentation de la fonction « mean »

Commentaires

Le symbole # permet d'ajouter des commentaires dans R. Tout ce qui est écrit après ce symbole n'est pas interprété par R. Prenons l’exemple suivant :

3 + 2 # Ceci est un commentaire... remarquez que R interprète ce qui vient avant le symbole # et nous donne le résultat de l'addition

Les commentaires sont très utiles en programmation pour décrire ce que le code fait.

Bibliographie

• Chevalier, B. (2005). Logiciels libres Open source : qu'est-ce que c'est ? Paris : H & K.
• Cornillon, P.A. (2010). Statistiques avec R (2ème édition augmentée). Rennes : Presses Universitaires de Rennes.
• Fox, J. The R Commander: A Basic-Statistics Graphical User Interface to R. http://www.jstatsoft.org/v14/i09/paper
• Howell, D. (1998). Méthodes statistiques en sciences humaines. Bruxelles : Editions De Boeck Université.
• Jean, B. (2011). Du bon usage des licences libres. Framasoft (coll. Framabook).
• Millot, G. (2008). Comprendre et réaliser les tests statistiques à l’aide de R (1ère édition). Bruxelles : Editions De Boeck Université.
• Smets-Solanes, J.P. (1999). Logiciels libres : liberté, égalité, business. Paris : Edispher.