{"id":10331,"date":"2019-11-09T11:23:56","date_gmt":"2019-11-09T09:23:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=10331"},"modified":"2019-11-09T11:24:23","modified_gmt":"2019-11-09T09:24:23","slug":"introduction-a-r-pour-les-analyses-de-concordance-inter-juges","status":"publish","type":"dt_lessons","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/introduction-a-r-pour-les-analyses-de-concordance-inter-juges\/","title":{"rendered":"Introduction \u00e0 R pour les Analyses de Concordance Inter-Juges"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p><strong>R<\/strong> est un logiciel statistique gratuit et puissant pour <strong>analyser<\/strong> et <strong>visualiser<\/strong> des donn\u00e9es. Si vous voulez apprendre facilement l\u2019essentiel de la programmation R, visitez notre s\u00e9rie de tutoriels disponibles sur STHDA : <a class=\"uri\" href=\"http:\/\/www.sthda.com\/english\/wiki\/r-basics-quick-and-easy\">http:\/\/www.sthda.com\/english\/wiki\/r-basics-quick-and-easy<\/a>.<\/p>\n<p>Dans ce chapitre, vous apprendrez:<\/p>\n<ul>\n<li>une tr\u00e8s br\u00e8ve <strong>introduction \u00e0 R<\/strong>, pour installer R\/RStudio ainsi que pour importer vos donn\u00e9es dans R et installer les packages n\u00e9cessaires.<\/li>\n<li><strong>introduction \u00e0 la structure des donn\u00e9es cat\u00e9gorielles<\/strong><\/li>\n<li><strong>les bases de la cr\u00e9ation de tableaux de contingence<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Contents:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#installer-r-et-rstudio\">Installer R et RStudio<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#installation-standard\">Installation standard<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#r-en-ligne\">R en ligne<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#installer-et-charger-les-package-r-requis\">Installer et charger les package R requis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#format-des-donnees\">Format des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#importez-vos-donnees-dans-r\">Importez vos donn\u00e9es dans R<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#jeu-de-donnees-de-demonstration\">Jeu de donn\u00e9es de d\u00e9monstration<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#manipulation-des-donnees\">Manipulation des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#travailler-avec-des-donnees-categorielles\">Travailler avec des donn\u00e9es cat\u00e9gorielles<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#definition\">D\u00e9finition<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#structure-des-donnees\">Structure des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#creer-une-table-de-contingence\">Cr\u00e9er une table de contingence<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#fonctions-r-cles\">Fonctions R cl\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#creer-des-tableaux-de-contingence\">Cr\u00e9er des tableaux de contingence<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#fermez-votre-session-rrstudio\">Fermez votre session R\/RStudio<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#resume\">R\u00e9sum\u00e9<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div class='dt-sc-ico-content type1'><div class='custom-icon' ><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/product\/inter-rater-reliability-essentials-practical-guide-in-r\/' target='_blank'><span class='fa fa-book'><\/span><\/a><\/div><h4><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/product\/inter-rater-reliability-essentials-practical-guide-in-r\/' target='_blank'> Livre associ\u00e9 <\/a><\/h4>Inter-Rater Reliability Essentials: Practical Guide in R<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div id=\"installer-r-et-rstudio\" class=\"section level2\">\n<h2>Installer R et RStudio<\/h2>\n<div id=\"installation-standard\" class=\"section level3\">\n<h3>Installation standard<\/h3>\n<p>R et RStudio peuvent \u00eatre install\u00e9s sur les plates-formes Windows, MAC OSX et Linux. RStudio est un environnement de d\u00e9veloppement int\u00e9gr\u00e9 pour R qui facilite l\u2019utilisation de R. Il comprend une console, un \u00e9diteur de code et des outils de tra\u00e7age.<\/p>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li>R peut \u00eatre t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 et install\u00e9 \u00e0 partir de la page Web du Comprehensive R Archive Network (CRAN) (<a class=\"uri\" href=\"http:\/\/cran.r-project.org\/\">http:\/\/cran.r-project.org\/<\/a>)<\/li>\n<li>Apr\u00e8s avoir install\u00e9 le logiciel R, installez \u00e9galement le logiciel RStudio disponible sur : <a class=\"uri\" href=\"http:\/\/www.rstudio.com\/products\/RStudio\/\">http:\/\/www.rstudio.com\/products\/RStudio\/<\/a>.<\/li>\n<li>Lancez RStudio et commencez \u00e0 utiliser R \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur de Rstudio.<\/li>\n<\/ol>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/inter-rater-reliability\/images\/rstudio.png\" alt=\"Interface Rstudio\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"r-en-ligne\" class=\"section level3\">\n<h3>R en ligne<\/h3>\n<p>R est \u00e9galement accessible en ligne sans aucune installation. Vous trouverez un exemple \u00e0 l\u2019adresse <a class=\"uri\" href=\"https:\/\/rdrr.io\/snippets\/\">https:\/\/rdrr.io\/snippets\/<\/a>. Ce site comprend des milliers de modules compl\u00e9mentaires.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"installer-et-charger-les-package-r-requis\" class=\"section level2\">\n<h2>Installer et charger les package R requis<\/h2>\n<p>Un package R est un ensemble de fonctionnalit\u00e9s qui \u00e9tend les capacit\u00e9s de base de R. Par exemple, pour utiliser le code R fourni dans ce livre, vous devez installer les paquets R suivants:<\/p>\n<ul>\n<li><code>tidyverse<\/code> les packages, qui sont une collection de packages R partageant la m\u00eame philosophie de programmation. Ces packages comprennent:\n<ul>\n<li><code>readr<\/code>: pour importer des donn\u00e9es dans R<\/li>\n<li><code>dplyr<\/code>: pour la manipulation des donn\u00e9es<\/li>\n<li><code>ggplot2<\/code>: pour la visualisation des donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><code>datarium<\/code>: contient des donn\u00e9es de d\u00e9monstration pour des analyses statistiques.<\/li>\n<li><code>irr<\/code>les packages \u201cvcd\u201d et \u201cpsych\u201d : pour les mesures de fiabilit\u00e9 inter-\u00e9valuateurs. ce qui facilite, pour les d\u00e9butants, la cr\u00e9ation de graphiques pr\u00eats \u00e0 \u00eatre publi\u00e9s<\/li>\n<\/ul>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li><strong>Installer le package tidyverse<\/strong>. L\u2019installation de tidyverse installera automatiquement readr, dplyr, ggplot2 et plus encore. Tapez le code suivant dans la console R:<\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code>install.packages(\"tidyverse\")<\/code><\/pre>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\" start=\"2\">\n<li><strong>Installer datarium, irr, vcd et psych<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code>install.packages(\"datarium\")\r\ninstall.packages(\"irr\")\r\ninstall.packages(\"vcd\")\r\ninstall.packages(\"psych\")<\/code><\/pre>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\" start=\"3\">\n<li><strong>Charger les packages requis<\/strong>. Apr\u00e8s l\u2019installation, vous devez d\u2019abord charger le package pour utiliser les fonctions qu\u2019il contient. La fonction <code>library()<\/code> est utilis\u00e9e pour cette t\u00e2che. Une autre fonction est <code>require()<\/code>. Par exemple, pour charger le paquet <code>vcd<\/code>, tapez ceci:<\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code>library(\"vcd\")<\/code><\/pre>\n<p>Maintenant, nous pouvons utiliser des fonctions R, telles que <code>Kappa()<\/code> [package vcd] pour calculer le Kappa de Cohen et le kappa pond\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n<p>Si vous avez besoin d\u2019aide pour une fonction donn\u00e9e, disons <code>Kappa()<\/code>, type this in R console: <code>?Kappa<\/code>.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"format-des-donnees\" class=\"section level2\">\n<h2>Format des donn\u00e9es<\/h2>\n<p>Vos donn\u00e9es doivent \u00eatre de format rectangulaire, o\u00f9 les colonnes sont des variables et les lignes des observations (individus ou \u00e9chantillons).<\/p>\n<ul>\n<li>Les noms des colonnes doivent \u00eatre compatibles avec les conventions d\u2019appellation R. \u00c9vitez les colonnes avec des espaces vides et des caract\u00e8res sp\u00e9ciaux. Bons noms de colonnes: <code>long_jump<\/code> or <code>long.jump<\/code>. Mauvais nom de colonne: <code>long jump<\/code>.<\/li>\n<li>\u00c9vitez de commencer les noms de colonnes par un nombre. Utilisez plut\u00f4t une lettre. Bons noms de colonnes: <code>sport_100m<\/code> or <code>x100m<\/code>. Mauvais nom de colonne: <code>100m<\/code>.<\/li>\n<li>Remplacer les valeurs manquantes par <code>NA<\/code> (pour non disponible)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Par exemple, vos donn\u00e9es devraient ressembler \u00e0 ceci:<\/p>\n<p>Plus d\u2019informations ici : [Meilleures pratiques pour la pr\u00e9paration des fichiers de donn\u00e9es en vue de leur importation dans R] (<a class=\"uri\" href=\"http:\/\/www.sthda.com\/english\/wiki\/best-practices-in-preparing-data-files-for-importing-into-r\">http:\/\/www.sthda.com\/english\/wiki\/best-practices-in-preparing-data-files-for-importing-into-r<\/a>)<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"importez-vos-donnees-dans-r\" class=\"section level2\">\n<h2>Importez vos donn\u00e9es dans R<\/h2>\n<p>Tout d\u2019abord, enregistrez vos donn\u00e9es au format txt ou csv et importez-les comme suit (il vous sera demand\u00e9 de choisir le fichier):<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(\"readr\")\r\n\r\n# Lecture des fichiers d\u00e9limit\u00e9s par des tabulations (.txt tab)\r\nmy_data &lt;- read_tsv(file.choose())\r\n\r\n# Lit les fichiers d\u00e9limit\u00e9s par des virgules (,) (.csv)\r\nmy_data &lt;- read_csv(file.choose())\r\n\r\n# Lit les fichiers delimit\u00e9s par des points-virgules (;) (.csv)\r\nmy_data &lt;- read_csv2(file.choose())<\/code><\/pre>\n<p>Pour en savoir plus sur l\u2019importation de donn\u00e9es dans R, consultez le lien suivant : <a class=\"uri\" href=\"http:\/\/www.sthda.com\/english\/wiki\/importing-data-into-r\">http:\/\/www.sthda.com\/english\/wiki\/importing-data-into-r<\/a><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"jeu-de-donnees-de-demonstration\" class=\"section level2\">\n<h2>Jeu de donn\u00e9es de d\u00e9monstration<\/h2>\n<p>R est livr\u00e9 avec plusieurs jeux de donn\u00e9es de d\u00e9monstration pour jouer avec les fonctions R. Les jeux de donn\u00e9es de d\u00e9mo R les plus utilis\u00e9s sont les suivants : <strong>USArrests<\/strong>, <strong>iris<\/strong> and <strong>mtcars<\/strong>. Pour charger un jeu de donn\u00e9es de d\u00e9monstration, utilisez la fonction <strong>data<\/strong>() comme suit. La fonction <code>head()<\/code> est utilis\u00e9e pour inspecter les donn\u00e9es.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>data(\"iris\")   # Chargement\r\nhead(iris, n = 3)  # Impression des premi\u00e8res n = 3 lignes<\/code><\/pre>\n<pre><code>##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\r\n## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa\r\n## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa\r\n## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa<\/code><\/pre>\n<p>Pour en savoir plus sur le jeu de donn\u00e9es iris, tapez ceci:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>?iris<\/code><\/pre>\n<p>Apr\u00e8s avoir tap\u00e9 le code R ci-dessus, vous verrez la description de l\u2019ensemble de donn\u00e9es \u201ciris\u201d : cet ensemble de donn\u00e9es iris donne respectivement les mesures en centim\u00e8tres des variables longueur et largeur des s\u00e9pales, longueur et largeur des p\u00e9tales, pour 50 fleurs de chacune des 3 esp\u00e8ces d\u2019iris. Les esp\u00e8ces d\u2019Iris sont setosa, versicolor et virginica.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"manipulation-des-donnees\" class=\"section level2\">\n<h2>Manipulation des donn\u00e9es<\/h2>\n<p>Apr\u00e8s avoir import\u00e9 vos donn\u00e9es dans R, vous pouvez facilement les manipuler \u00e0 l\u2019aide de la <code>dplyr<\/code> package, which can be installed using the R code: <code>install.packages(\"dplyr\")<\/code>.<\/p>\n<p>Apr\u00e8s avoir charg\u00e9 dplyr, vous pouvez utiliser les fonctions R suivantes:<\/p>\n<ul>\n<li><code>filter()<\/code>: S\u00e9lectionner des lignes (observations\/\u00e9chantillons) en fonction de leurs valeurs.<\/li>\n<li><code>distinct()<\/code>: Supprimer les lignes en double.<\/li>\n<li><code>arrange()<\/code>: R\u00e9organiser les lignes.<\/li>\n<li><code>select()<\/code>: S\u00e9lectionner les colonnes (variables) par leur nom.<\/li>\n<li><code>rename()<\/code>: Renommer les colonnes.<\/li>\n<li><code>mutate()<\/code>: Ajouter\/cr\u00e9er de nouvelles variables.<\/li>\n<li><code>summarise()<\/code>: Calculer des statistiques descriptives (p.\u00a0ex., calculer la moyenne ou la somme)<\/li>\n<li><code>group_by()<\/code>: Fonctionne sur un subset de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"success\">\n<p>Notez que le package dplyr permet d\u2019utiliser l\u2019op\u00e9rateur d\u2019encha\u00eenement (%&gt;%) pour combiner plusieurs op\u00e9rations. Par exemple, x %&gt;% f est \u00e9quivalent \u00e0 f(x). A l\u2019aide de l\u2019op\u00e9rateur (%&gt;%), la sortie de chaque op\u00e9ration est transmise \u00e0 l\u2019op\u00e9ration suivante. Ceci facilite la programmation de R.<\/p>\n<\/div>\n<p>Pour en savoir plus sur la manipulation des donn\u00e9es, cliquez sur ce lien : <a class=\"uri\" href=\"\/?p=7224\">https:\/\/www.datanovia.com\/en\/courses\/data-manipulation-in-r\/<\/a><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"travailler-avec-des-donnees-categorielles\" class=\"section level2\">\n<h2>Travailler avec des donn\u00e9es cat\u00e9gorielles<\/h2>\n<div id=\"definition\" class=\"section level3\">\n<h3>D\u00e9finition<\/h3>\n<p><strong>Les variables cat\u00e9gorielles<\/strong> sont des variables dont les valeurs comprennent un ensemble de groupes. Exemples de variables cat\u00e9gorielles : sex (homme, femme), classes de passagers (1er, 2eme, 3eme classe), fumeurs (oui, non), couleur des yeux (brun, bleu, noisette, vert), etc.<\/p>\n<p>Il existe diff\u00e9rents types de variables cat\u00e9gorielles selon le nombre de cat\u00e9gories qu\u2019elles contiennent:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Les variables binaires<\/strong> ou dichotomiques ne contiennent que deux groupes<\/li>\n<li><strong>Les variables polytomiques<\/strong> contiennent trois groupes ou plus<\/li>\n<\/ul>\n<p>Les variables cat\u00e9gorielles contenant des cat\u00e9gories ordonn\u00e9es, telles que les classes de passagers (1er &lt; 2\u00e8me &lt; 3\u00e8me), sont appel\u00e9es <strong>variables ordinales<\/strong>. Les variables cat\u00e9gorielles contenant des cat\u00e9gories non ordonn\u00e9es, telles que la couleur des yeux (marron, bleu, noisette, vert), sont appel\u00e9es <strong>variables minimees<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"structure-des-donnees\" class=\"section level3\">\n<h3>Structure des donn\u00e9es<\/h3>\n<p>Les donn\u00e9es cat\u00e9gorielles peuvent \u00eatre disponibles sous diff\u00e9rentes formes, notamment:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Forme de cas<\/strong>, dans laquelle chaque ligne correspond \u00e0 un cas (ou \u00e0 un individu)<\/li>\n<li><strong>Forme de fr\u00e9quence<\/strong>, dans laquelle les donn\u00e9es sont pr\u00e9sent\u00e9es sous forme de tableaux. Les cellules du tableau contiennent les fr\u00e9quences des cat\u00e9gories (crois\u00e9es ou non).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Exemple de forme de cas : Donn\u00e9es <code>HairEyeColor<\/code><\/p>\n<pre><code>##    Hair   Eye\r\n## 1 Black Brown\r\n## 2 Black Brown\r\n## 3 Black Brown\r\n## 4 Black Brown<\/code><\/pre>\n<p>Exemple de forme de fr\u00e9quence (1\/2) : Tableau crois\u00e9<\/p>\n<pre><code>##        Eye\r\n## Hair    Brown Blue Hazel Green\r\n##   Black    32   11    10     3\r\n##   Brown    53   50    25    15\r\n##   Red      10   10     7     7\r\n##   Blond     3   30     5     8<\/code><\/pre>\n<p>Exemple de forme de fr\u00e9quence (2\/2) : Data frame<\/p>\n<pre><code>##    Hair   Eye Freq\r\n## 1 Black Brown   32\r\n## 2 Brown Brown   53\r\n## 3   Red Brown   10\r\n## 4 Blond Brown    3<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"creer-une-table-de-contingence\" class=\"section level3\">\n<h3>Cr\u00e9er une table de contingence<\/h3>\n<p>Cette section d\u00e9crit comment cr\u00e9er une table de contingence dans R. Vous apprendrez \u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>Cr\u00e9ez des tableaux unidimensionnel, bidimensionnel et tridimensionnel contenant les fr\u00e9quences<\/li>\n<li>Calculer les proportions et, additionner les totaux des lignes et des colonnes<\/li>\n<li>Transformer une table de contingence multidimensionnelle en un beau format plat bidimensionnelle<\/li>\n<li>D\u00e9finir un tableau de contingence<\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"donnees-dentree\" class=\"section level4\">\n<h4>Donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code>data(\"titanic.raw\", package = \"datarium\")\r\nhead(titanic.raw)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##   Class  Sex   Age Survived\r\n## 1   3rd Male Child       No\r\n## 2   3rd Male Child       No\r\n## 3   3rd Male Child       No\r\n## 4   3rd Male Child       No\r\n## 5   3rd Male Child       No\r\n## 6   3rd Male Child       No<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"fonctions-r-cles\" class=\"section level3\">\n<h3>Fonctions R cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><code>table()<\/code> et <code>xtabs()<\/code> : Cr\u00e9er des tableaux de contingence contenant les fr\u00e9quences. <code>xtabs<\/code> permet d\u2019utiliser des formules.<\/li>\n<li><code>prop.table()<\/code>: Calculer les proportions sur les lignes, les colonnes ou les totaux globaux<\/li>\n<li><code>margin.table()<\/code>: Calculer le total des lignes, des colonnes ou le total global (c.-\u00e0-d. des sommes)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"creer-des-tableaux-de-contingence\" class=\"section level3\">\n<h3>Cr\u00e9er des tableaux de contingence<\/h3>\n<div id=\"utilisation-de-xtabs-interface-de-formule\" class=\"section level4\">\n<h4>Utilisation de xtabs() : interface de formule<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Tableau \u00e0 une dimension\r\nxtabs(~Class, data = titanic.raw)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## Class\r\n##  1st  2nd  3rd Crew \r\n##  325  285  706  885<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Tableau bidimensionnelle\r\nxtabs(~Class + Survived, data = titanic.raw)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##       Survived\r\n## Class   No Yes\r\n##   1st  122 203\r\n##   2nd  167 118\r\n##   3rd  528 178\r\n##   Crew 673 212<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Table \u00e0 trois dimensions\r\nxtabs(~Class + Survived + Sex, data = titanic.raw)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## , , Sex = Male\r\n## \r\n##       Survived\r\n## Class   No Yes\r\n##   1st  118  62\r\n##   2nd  154  25\r\n##   3rd  422  88\r\n##   Crew 670 192\r\n## \r\n## , , Sex = Female\r\n## \r\n##       Survived\r\n## Class   No Yes\r\n##   1st    4 141\r\n##   2nd   13  93\r\n##   3rd  106  90\r\n##   Crew   3  20<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"utilisation-de-table\" class=\"section level4\">\n<h4>Utilisation de table()<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Table \u00e0 une dimension ---------------\r\n# utilisez ceci : \r\ntable(titanic.raw$Class)\r\n# Ou ceci\r\ntable(titanic.raw[, \"Class\"])\r\n# ou ceci:\r\nwith(titanic.raw, table(Class))\r\n\r\n# Table \u00e0 deux dimensions ----------------\r\nwith(titanic.raw, table(Class, Survived))\r\n\r\n# Table \u00e0 trois dimensions ----------------\r\nwith(titanic.raw, table(Class, Survived, Sex))<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"calculer-les-marges-totaux-des-lignes-et-des-colonnes\" class=\"section level4\">\n<h4>Calculer les marges : totaux des lignes et des colonnes<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Tableau bidimensionnelle\r\nxtab &lt;- xtabs(~Class + Survived, data = titanic.raw)\r\n# Calculer les totaux de lignes\r\nmargin.table(xtab, 1)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## Class\r\n##  1st  2nd  3rd Crew \r\n##  325  285  706  885<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Calculer les totaux des colonnes\r\nmargin.table(xtab, 2)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## Survived\r\n##   No  Yes \r\n## 1490  711<\/code><\/pre>\n<p>Vous pouvez \u00e9galement utiliser les fonctions <code>rowSums()<\/code> and <code>colSums()<\/code>.<\/p>\n<p>Ajout de lignes et de colonnes dans le tableau<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>addmargins(xtab)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##       Survived\r\n## Class    No  Yes  Sum\r\n##   1st   122  203  325\r\n##   2nd   167  118  285\r\n##   3rd   528  178  706\r\n##   Crew  673  212  885\r\n##   Sum  1490  711 2201<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"calculer-les-proportions\" class=\"section level4\">\n<h4>Calculer les proportions<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Fr\u00e9quences par rapport au total des lignes\r\nprop.table(xtab, 1)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##       Survived\r\n## Class     No   Yes\r\n##   1st  0.375 0.625\r\n##   2nd  0.586 0.414\r\n##   3rd  0.748 0.252\r\n##   Crew 0.760 0.240<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Fr\u00e9quences par rapport au total de la colonne\r\nprop.table(xtab, 2)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##       Survived\r\n## Class      No    Yes\r\n##   1st  0.0819 0.2855\r\n##   2nd  0.1121 0.1660\r\n##   3rd  0.3544 0.2504\r\n##   Crew 0.4517 0.2982<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Fr\u00e9quences par rapport au total g\u00e9n\u00e9ral de la table\r\nxtab\/sum(xtab)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##       Survived\r\n## Class      No    Yes\r\n##   1st  0.0554 0.0922\r\n##   2nd  0.0759 0.0536\r\n##   3rd  0.2399 0.0809\r\n##   Crew 0.3058 0.0963<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"fermez-votre-session-rrstudio\" class=\"section level2\">\n<h2>Fermez votre session R\/RStudio<\/h2>\n<p>Chaque fois que vous fermez R\/RStudio, il vous sera demand\u00e9 si vous souhaitez sauvegarder les donn\u00e9es de votre session R. Si vous d\u00e9cidez de sauvegarder, les donn\u00e9es seront disponibles dans les prochaines sessions R.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"resume\" class=\"section level2\">\n<h2>R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n<p>Ce chapitre fournit une introduction rapide \u00e0 R et une br\u00e8ve description de la fa\u00e7on de travailler avec les donn\u00e9es cat\u00e9gorielles dans R.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce chapitre fournit une introduction rapide \u00e0 R et une br\u00e8ve description de la fa\u00e7on de travailler avec les donn\u00e9es cat\u00e9gorielles dans R. 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