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Ressources pour R, logiciel libre de statistiques

Une fois de plus, nos collègues de QUANTI ont fait du beau travail en publiant un billet introductif à R. J’avoue être un peu jaloux : j’avais repéré l’introduction, en français, que Julien Barnier a écrite tout exprès pour les sociologues – et sympathisants, comme nous ! – et voulais en faire un billet. Grillé…

Ce travail est d’utilité publique. Pourquoi ? Parce que :

  • R est libre ;
  • donc R est gratuit (et quand on connaît le coût des licences SAS ou SPSS, ça fairait faire de sacrées économies à nos labos que d’imposer progressivement R, quitte à ce que l’argent économisé serve à financer le développement de nouvelles interfaces ou nouvelles fonctions);
  • mais R est aussi, du coup, fortement collaboratif ;
  • R a probablement, aujourd’hui, la plus grosse communauté d’utilisateurs au plan international (source) ;
  • surtout, R a sûrement la plus grosse communauté de développeurs du monde : potentiellement, n’importe quel utilisateur de R. En tous les cas, dans bien d’un domaine, dès qu’un chercheur développe une nouvelle idée/formule/procédure/méthode, il l’implémente dans R, ce qui fait qu’elle y est disponible bien avant SPSS/SAS etc.
  • Surtout, et c’est ça qui me décide à faire l’effort de passer à R, je peux tout faire dedans, alors qu’avant (et encore aujourd’hui, partiellement, vu que je suis dans le processus de passer à R), je devais jongler entre plusieurs logiciels, pas forcément bien articuler. Pour donner un exemple, il m’est arrivé de vouloir cartographier des analyses factorielles : il fallait que je fasse mon ACP (par exemple) sous SPSS, puis que je fusionne les résultats avec mes données cartographiques sous Excel, enfin que je récupère tout ça sous MapInfo… et en général, il y avait un bug au milieu. R me permet de gérer toute la chaîne sans interruption, avec le même format de données, en pouvant sauver un script pour ne pas avoir à réinventer la roue la prochaine fois que je veux faire la même chose.
  • De plus, R étant un logiciel libre et en ligne de commande, il n’y a virtuellement pas de limite aux réglages que je peux effectuer. Par exemple, pour faire des graphiques, je peux en faire d’infiniment plus beaux sous R que sous Excel, par exemple.

Bref, depuis quelques mois, je suis un grand, grand fan de R (d’ailleurs, je gonfle tous mes amis collègues avec). J’ai même acheté ce livre sur Amazon.com, c’est dire (mes amis me trouvent bizarre depuis). Mais, au-delà du côté geek, je pense sincèrement que l’Université tirerait un très grand profit à 1) installer R sur ses machines 2) former ses personnels susceptibles de faire du traitement de données à R 3) former les étudiants à R. Sur ce dernier point, je l’ai déjà dit ailleurs, je trouve consternant le manque de formation à l’analyse de données des étudiants en sciences sociales français (et de leurs enseignants aussi, d’ailleurs). Désormais, le coût des logiciels ne sera plus un argument…

Quelques ressources pour R :

Il y a bien sûr beaucoup, beaucoup d’autres ressources pour R. N’hésitez pas à signaler celles que vous utilisez en commentaire !


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Joël (27 janvier 2009). Ressources pour R, logiciel libre de statistiques. Polit’bistro. Consulté le 26 mars 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/syjx


7 réponses sur « Ressources pour R, logiciel libre de statistiques »

  1. Juste ceux sur la carto sur R, ce serait un début ! Je t’avoue que moi aussi, j’ai la méga-flemme en règle générale.

  2. Bonjour,

    Et merci pour votre billet, désolé de vous avoir grillé la politesse :-)

    A noter que le titre de mon document est peut-être mal choisi, voire un brin provocateur, mais je ne voudrais pas qu’il décourage des personnes d’autres disciplines d’y jeter un oeil pour voir s’il convient à leurs besoins. A noter qu’une section est également consacrée à la cartographie (simple) et que le document est accompagné d’une (petite) extension permettant entre autres de créer des cartes de manière relativement directe.

    Et sinon, moi aussi je gonfle tout le monde avec R. Ca doit être un signe que c’est vraiment un bon outil… :-)

  3. Concernant la cartographie, j’en suis toujours à explorer les possibilités de R. Ca me plait beaucoup de pouvoir faire ma cartographie dans un même cadre que mes traitements statistiques. Ca vaudrait peut-être le coup que ceux qui bossent là-dessus (Baptiste Coulmont, vous, moi…) en sciences sociales s’associent pour rédiger un doc résumant les possibilités cartographiques de R ?

  4. Je crois que les possibilités de R en termes de cartographie sont énormes, surtout qu’il est possible de l’interfacer directement avec des SIG complets du type QGis ou GRASS. Personnellement je ne vais pas jusque là, et je me contente de cartes simples réalisées directement dans R, ce qui évite (comme vous l’avez signalé) le fait de devoir utiliser plusieurs logiciels différents en exportant/important les données, etc. Avec R, je peux faire une ACP sur mes données du recensement suivi d’une classification et représenter directement le résultat sous forme de carte avec quelques lignes de script.

    Quant à s’associer pour travailler sur cet aspect de R, pourquoi pas, en tant qu’évangéliste prosélyte de ce logiciel il me serait difficile de refuser :-)

  5. Bonjour,

    Je viens de découvrir le logiciel R, qui me serait très utile dans mon travail. Je trouve un peu de tout sur Internet, mais rien ne répond vraiment à mes questions. J’aurais besoin de m’auto-former. Quelqu’un aurait -il des infos ou encore mieux des supports de cours précis sur l’utilisation de base de R (pour commencer) : comment créer ses fichier de données (format), les principales fonction de R …
    Bref, le dictionnaire complet d’utilisation de R ???

    Merci d’avance de vos réponses.

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