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Nous fournissons des tutoriels pratiques sur l'exploration de données, la visualisation et les statistiques pour l'aide à la prise de décision.

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Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données anxiety , qui contient le score d’anxiété, mesuré à trois moments (t1, t2 et t3), de trois groupes d’individus pratiquant des exercices physiques à...

Comment Réaliser De Multiples Tests-T Appariés dans R

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données anxiety , qui contient le score d’anxiété, mesuré à trois moments (t1, t2 et t3), de trois groupes d’individus pratiquant des exercices physiques à...

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données sur l’estime de soi mesuré sur trois points temporels. Les données sont disponibles dans le package datarium. # Format large data("selfesteem", package = "datarium") head(selfesteem,...

Comment Effectuer Plusieurs Tests-T Appariés Deux par Deux dans R

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données sur l’estime de soi mesuré sur trois points temporels. Les données sont disponibles dans le package datarium. # Format large data("selfesteem", package = "datarium") head(selfesteem,...

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- as_tibble(iris) mydata %>% sample_n(6) ## # A tibble: 6 x 5 ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## <dbl> <dbl> <dbl>...

Comment Effectuer un Test-T pour Plusieurs Variables dans R : Comparaisons de Groupes par Paires

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- as_tibble(iris) mydata %>% sample_n(6) ## # A tibble: 6 x 5 ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## <dbl> <dbl> <dbl>...

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données data("PlantGrowth") set.seed(1234) PlantGrowth %>% sample_n_by(group, size = 1) ## # A tibble: 3 x 2 ## weight group ## <dbl> <fct> ## 1...

Comment Effectuer un Test T pour Plusieurs Groupes dans R

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données data("PlantGrowth") set.seed(1234) PlantGrowth %>% sample_n_by(group, size = 1) ## # A tibble: 3 x 2 ## weight group ## <dbl> <fct> ## 1...

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- iris %>% filter(Species != "setosa") %>% as_tibble() mydata %>% sample_n(6) ## # A tibble: 6 x 5 ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...

Comment Effectuer un Test-T Multiple dans R pour Différentes Variables

Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- iris %>% filter(Species != "setosa") %>% as_tibble() mydata %>% sample_n(6) ## # A tibble: 6 x 5 ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...

Étape 1. Charger les packages requis library(devtools) library(rhub) Étape 2. Inspecter et choisir les plateformes R-hub pour effectuer le test rhub::platforms() ## debian-clang-devel: ## Debian Linux, R-devel, clang, ISO-8859-15 locale ## debian-gcc-devel: ## Debian Linux, R-devel, GCC ## debian-gcc-devel-nold: ## Debian Linux, R-devel, GCC,...

Comment Effectuer des Tests CRAN pour un Package sur R-hub

Étape 1. Charger les packages requis library(devtools) library(rhub) Étape 2. Inspecter et choisir les plateformes R-hub pour effectuer le test rhub::platforms() ## debian-clang-devel: ## Debian Linux, R-devel, clang, ISO-8859-15 locale ## debian-gcc-devel: ## Debian Linux, R-devel, GCC ## debian-gcc-devel-nold: ## Debian Linux, R-devel, GCC,...

Cet article décrit comment effectuer un traitement d’images dans R en utilisant le package R de magick, qui est lié à la bibliothèque ImageMagick : la bibliothèque de traitement d’images open-source la plus complète disponible. Le package magick R supporte les: De nombreux formats...

Traitement Facile des Images dans R à l’Aide du Package Magick

Cet article décrit comment effectuer un traitement d’images dans R en utilisant le package R de magick, qui est lié à la bibliothèque ImageMagick : la bibliothèque de traitement d’images open-source la plus complète disponible. Le package magick R supporte les: De nombreux formats...

# 1. Charger les packages R requis suppressPackageStartupMessages(library(ggpubr)) suppressPackageStartupMessages(library(rstatix)) # 2. Préparation des données df <- ToothGrowth df$dose <- factor(df$dose) # 3. Tests statistiques res.stats <- df %>% group_by(dose) %>% t_test(len ~ supp) %>% adjust_pvalue() %>% add_significance() res.stats ## # A tibble: 3 x...

Comment Créer des Bar Plots Empilés avec des Barres d’Erreurs et des P-values

# 1. Charger les packages R requis suppressPackageStartupMessages(library(ggpubr)) suppressPackageStartupMessages(library(rstatix)) # 2. Préparation des données df <- ToothGrowth df$dose <- factor(df$dose) # 3. Tests statistiques res.stats <- df %>% group_by(dose) %>% t_test(len ~ supp) %>% adjust_pvalue() %>% add_significance() res.stats ## # A tibble: 3 x...

Cet article décrit les éléments essentiels des meilleures pratiques du style de codage R. Il est basé sur le (https://style.tidyverse.org/). Le guide actuel de Gougle est également dérivé du guide de style tidyverse. Deux packages R importants sont disponibles pour vous aider...

Style de Programmation R: Meilleures Pratiques

Cet article décrit les éléments essentiels des meilleures pratiques du style de codage R. Il est basé sur le (https://style.tidyverse.org/). Le guide actuel de Gougle est également dérivé du guide de style tidyverse. Deux packages R importants sont disponibles pour vous aider...

Cet article décrit comment lire et écrire des données à partir des presse-papiers en utilisant le paquet R clipr, qui fonctionne bien sur les systèmes Windows, OS X et Unix-like. Notez que sous Linux, vous devrez installer la configuration requise, soit xclip or xsel....

Comment Lire et Ecrire Facilement les Données du Presse-Papiers dans R

Cet article décrit comment lire et écrire des données à partir des presse-papiers en utilisant le paquet R clipr, qui fonctionne bien sur les systèmes Windows, OS X et Unix-like. Notez que sous Linux, vous devrez installer la configuration requise, soit xclip or xsel....