Logiciel R initiation [ ANNULEE ]

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•   Techniques spécifiques

Objectifs

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant prendre en main le logiciel R : son interface, sa syntaxe, ses objets. Il ne s’agit pas d’une formation sur la méthodologie statistique mais bien d’une formation sur le logiciel R. A l'issue de la formation, les participant.e.s seront capables de mettre en oeuvre des scripts simples sur la manipulation et l'analyse de données.

A l’issue de cette formation, l’apprenant.e sera capable de :

• Installer et configurer R
• Installer et configurer R Studio
• Installer et charger un package
• Utiliser R en mode console pour exécuter des scripts simples
• Importer des données
• Obtenir de l’aide en ligne, rechercher des commandes permettant de réaliser l’action souhaitée
• Créer et manipuler les objets suivants : vecteurs, matrices, listes et data frames
• Filtrer un data frame, fusionner des données
• Créer et modifier un graphique simple : boîte à moustaches, nuages de points…
• Mettre en oeuvre des analyses descriptifs de bases sous R : analyse descriptive des données, table de contingence, graphiques basiques
• Exporter des résultats, produire un rapport

Public

CNRS

Pré-requis

Avoir suivi la formation "Notions fondamentales de statistiques" ou avoir des bases en statistiques

Programme

Comprendre les principes généraux du langage R

• Fonctionnement général de R
• Fonctionnalités, avantages, inconvénients
• Installation de R
• Site du projet R et documentation

Se repérer dans l’interface du logiciel R et maîtriser les notions élémentaires

• Interface et gestion des fenêtres
• Utiliser la console R
• Mode console, mode script
• Organiser un projet R
• Saisir et rappeler des lignes de commandes
• Aide en ligne sur les commandes

✓ Lecture efficace de l'aide en ligne
✓ Recherche des commandes R

• Choisir le répertoire de travail
• Affecter des objets (créer des variables), opérateur ‘<-‘ ou ‘=’
• Lister, effacer, sauvegarder et charger des objets contenus en mémoire

Créer et manipuler des objets sous R

• Les différentes commandes permettant de créer un vecteur
• Extraction des éléments d'un vecteur

✓ A partir des indices
✓ Par le biais d'une condition

• Opérations sur les vecteurs
• Création et manipulation des facteurs (variables qualitatives)
• Opérations sur les matrices et listes
• Création d’un tableau de données (data frame)
• Différentes méthodes d’extraction des éléments d’un tableau de données
• Manipulation des data frames

✓ Renommer lignes et colonnes (individus/variables)
✓ Suppression d'une colonne (variable)
✓ Création de nouvelles colonnes (variable)

Importer des données

• Contenues dans un fichier .csv
• Contenues dans un fichier excel
• A l’aide des fonction d’importation de R Studio

Réaliser un calcul arithmétique

• Opérateurs arithmétiques (+, -, *, /) : R comme une calculette
• Fonctions mathématiques de base sur les données : log, sum, mean, min, max, floor…

Connaitre et utiliser les opérateurs de comparaisons

• Opérateurs de comparaisons : >,<,=
• Extraction des éléments par conditions
• Filtrage des données

Créer et exécuter des scripts

• Ecriture, sauvegarde et importation d’un script
• Exécution et débogage

Créer et manipuler des graphiques

• Les fonctions graphiques : plot, hist, boxplot, stripchart, density, barplot…
• Gestion des graphiques

✓ Ouverture de plusieurs fenêtres graphiques
✓ Partitionnement des graphiques

• Les commandes de mise en forme des graphiques
• Le paramétrage des graphiques
• Introduction à ggplot2

Mettre en oeuvre des analyses descriptives sous R

• Analyse descriptive des données

✓ Description numérique : commandes summary, sd, mean, freq …
✓ Description graphique : que choisir selon la nature des variables ?
✓ Gestion des NA : que faire des données manquantes ?

• Intervalle de confiance d’une moyenne : calcul ou usage de fonction
• Tableau synthétique : introduction à la famille apply
• Application sur un mini-projet

Méthodes pédagogiques

• Une enquête en amont sur les attentes des stagiaires
• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie
• Mise en situation pour un exercice de synthèse
• Méthode d’évaluation des acquis : Quiz et exercices d’applications tout au long de la formation
• Evaluation de fin de stage
• Attestation de suivi de formation
• Support de cours électronique (dématérialisé)