Les barres d'erreur sont utilisées pour visualiser la variabilité des données tracées. Les barres d'erreur peuvent être appliquées à des graphiques tels que les Dot Plots, Barplots ou les Line plots, afin de fournir une couche supplémentaire de détails sur les données présentées. Généralement, les barres d'erreur sont utilisées pour montrer soit l'écart-type, l'erreur-type, les intervalles de confiance ou l'écart interquartile. La longueur d'une barre d'erreur permet de révéler l'incertitude d'un point de données. Cet article décrit comment ajouter des barres d'erreur dans un graphique en utilisant le package R ggplot2. Vous apprendrez comment créer des bar plots et des line plots avec des barres d'erreur. Le Barplot est utilisé pour montrer des comparaisons entre des catégories. L'un des axes du graphique montre les catégories spécifiques comparées et l'autre axe représente une échelle de valeurs discrètes. Cet article décrit comment créer des bar plots en utilisant le package R ggplot2. Vous apprendrez comment : 1) Créer des barplots de base et groupés ; 2) Ajouter des étiquettes de texte à un barplot ; 3) Modifier la couleur des traits et la couleur de remplissage des barres par groupe. Dans un line plot, les observations sont ordonnées par la valeur x et reliées par une ligne. Cet article décrit comment créer un line plot à l'aide du package R ggplot2. Vous apprendrez comment : 1) Créer des line plots de base et groupés ; 2) Ajouter des points à un line plot ; 3) Modifier les types de lignes et les couleurs par groupe. Les Stripcharts sont également connus sous le nom de diagrammes de dispersion unidimensionnels. Ces graphiques conviennent mieux que des box plots lorsque la taille de l'échantillon est petite. Cet article décrit comment créer et personnaliser des Stripcharts en utilisant le package R ggplot2. Un Dot Plot est utilisé pour visualiser la distribution des données. Ce graphique crée des points empilés, où chaque point représente une observation. Des statistiques descriptives sont habituellement ajoutées aux Dot plots pour indiquer, par exemple, la médiane des données et l'écart interquartile. Cet article décrit comment créer et personnaliser des Dot Plots en utilisant le package R ggplot2. Un Violin Plot est utilisé pour visualiser la distribution des données et leur densité de probabilité. Ce graphique est une combinaison d'un Box Plot et d'un Density Plot qui est tourné et placé de chaque côté, pour afficher la forme de la distribution des données. Un Violin Plot montre plus d'informations qu'un Box Plot. Par exemple, dans un violin plot, vous pouvez voir si la distribution des données est bimodale ou multimodale. Cet article décrit comment créer et personnaliser des violin plots à l'aide du package R ggplot2. Les boxplots sont utilisés pour visualiser la distribution d'une variable continue groupée à travers leurs quartiles. Vous apprendrez comment créer et personnaliser des boxplots en utilisant le package R ggplot2. Cet article décrit comment créer des diagrammes de dispersion dans R en utilisant le package ggplot2. Vous apprendrez comment: 1) Colorer des points par groupes ; 2) Créer des graphiques à bulles ; 3) Ajouter une ligne de régression à un nuage de points Cet article présente les bases de ggplot2. Les fonctions graphiques clés de ggplot sont présentées. Vous apprendrez comment construire un ggplot morceau par morceau, ainsi que comment personnaliser et exporter le graphique. Cet article décrit comment calculer les différentes mesures de concordance inter-juges à l'aide du packages irr.