# Initier la communauté de recherche à l'analyse d'enquêtes avec R et RStudio : retours d'expériences d'analyse-R et des webin-R

Joseph Larmarange

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Joseph Larmarange. Initier la communauté de recherche à l'analyse d'enquêtes avec R et RStudio : retours d'expériences d'analyse-R et des webin-R. Semaine Data SHS 2021, CDSP; Plateforme Universitaire de Données des Grands-Moulins, Dec 2021, Paris, France. ird-04058396

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# Initier la communauté de recherche à l'analyse d'enquêtes avec R et RStudio : retours d'expériences d'analyse-R et des webin-R

## Joseph Larmarange

Semaine Data SHS
"Traiter et analyser les données en Sciences Humaines et Sociales"

Paris | 10 décembre 2021
D'où je parle ...

> Démographe en santé publique

> Chercheur à l'IRD (Ceped, IRD, Université de Paris, Inserm)

> Terrains africains dans le champ du VIH et des maladies infectieuses

> Utilisateur de R depuis une quinzaine d'années

> Développement et contribution à plusieurs packages
(prevR, questionr, labelled, broom helpers, GGally, lubridate, gtsummary...)

> Enseigne R depuis plus de dix ans

> Public : master, doctorant·e·s, post-docs, chercheurs & EC

> Format : principalement des stages intensifs de 2 à 5 jours pleins (sans TP)

> Pas d'enseignement à la statistique mais à la réalisation de statistiques avec R

> Présentation de la mise en œuvre pour donner les clés de départ (autoformation)
Est-ce pertinent d'enseigner R ?

> R est un logiciel **libre** (open science, reproductibilité...)

> R & R Studio sont des logiciels **gratuits** (accès pour les étudiants, réutilisation ...)

> R est un logiciel de statistique **puissant**

> R possède un **moteur graphique avancé**

> R permets d'**automatiser** analyses et rapports

> De très nombreuses **ressources** sont disponibles (notamment en anglais)

> R est un langage de programmation avec un **coût d'entrée**

> **Courbe d'apprentissage** difficile au début (il faut maîtriser les bases)...

> ... alors que beaucoup se tournent vers R pour des **besoins avancés**
# Faut-il enseigner R à des débutants ?

* Il faut distinguer enseigner :

* la statistique comme discipline (connaissance mathématiques requises)

* la pratique des statistiques (savoir quoi utiliser et interpréter les résultats)

* l'utilisation d'un logiciel de statistique **ET** la manipulation de données

* Pour des premières années qui découvrent la statistique :

* l'apprentissage du logiciel ne doit pas primer sur celui de la pratique des stats

* quel cursus majoritaire après la licence ? feront-ils plus que de la stat descriptive ?

* l'investissement dans R est-il « rentable » à moyen terme ?

* d'autres logiciels libres et gratuits sont disponibles :

* http://trideux.cloud/

* https://www.cdc.gov/epiinfo/

* https://www.jamovi.org/ (pour un premier contact avec R ?)
## À des utilisateurs avancés ?

* R devient un **investissement rentable**

* Il essentiel de savoir travailler avec des **scripts** (quel que soit le logiciel)

* Une connaissance préalable de la statistique permet de se focaliser sur l'outil

### Des difficultés possibles :

* Désapprendre ce que l'on maîtrise déjà avec un autre outil

* gérer la frustration, revenir aux bases, ne pas maîtriser de suite la stat avancée

* Décalage temporel entre formation et application à ses propres données

* apprendre à s'autonomiser,

* acquérir les bases pour s'autoformer ensuite avec les ressources en ligne

* Découvrir et savoir penser la manipulation/gestion de données
De nouveaux outils qui facilitent les choses...

> R Studio
>> une interface intégrée de développement sous R

>> intégration des rapports automatisés (R markdown, knitr, pandoc...)

> Le tidyverse et le pipe
>> penser/écrire le code en étapes logiques

>> des outils simples et avancés de manipulation de données

> gtsummary
>> des tableaux statistiques publiables en l'état

>> tris à plat, tableaux croisés, tableaux personnalisés, tests, intervalles de confiance

>> mise en forme des résultats de modèles (voir aussi GGally::ggcoef_model() et broombers)

> ggplot2
>> une grammaire des graphiques qui incite à penser ses représentations visuelles

>> esquisse pour un premier contact et une exploration interactive des données

> des ressources en ligne : l'exemple d'analyse-R et des webin-R
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analyse-R

# Introduction à l'analyse d'enquêtes avec R et RStudio

Dernière mise à jour : 10 mai 2021

DOI 10.5281/zenodo.4746202

## Contributeurs

Par ordre alphabétique :

Julien Barnier, Julien Biaudet, François Briatte, Milan Bouchet-Valat, Ewen Gallic, Frédérique Giraud, Joël Gombin, Mayeul Kauffmann, Christophe Lalanne, Joseph Larmarange, Nicolas Robette.

Création et Maintenance :

Joseph Larmarange — http://joseph.larmarange.net

* Créé en 2015

* À partir d'un support de cours de Julien Barnier

* Complété / Actualisé au fil des années selon temps/besoins

* Écosystème : *tidyverse*

* Licence Creative Commons

* Auteurs multiples

* ~ 1400 pages (version PDF)

* ~ 50 000 pages vues / mois

https://larmarange.github.io/analyse-R/

DOI: 10.5281/zenodo.2081968
## Webin-R : contexte

* Annulation de plusieurs formations/stages pendant le 1er confinement

* Octobre 2020 : anticipation de l'annulation de plusieurs stages à venir

* Forte demande de partenaires africains

* Décision de mettre en place un webinaire en visioconférence

* Basé sur les contenus déjà développés pour analyse-R

* Séances de 1 à 2 h, avec partage d'écran et réalisation du code en live

* Séances archivées, accessibles & contenus sous licence Creative Commons
Chaîne YouTube dédiée

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Au 9 décembre 2021

> 1200 abonnés

> 24 vidéos

> 36 940 vues

> Toutes les vidéos sont chapitrées

> Renvoi vers un site complémentaire dédié

https://www.youtube.com/c/webinR
# Site dédié webin-R

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## Séances

June 10, 2021
Joseph Larmarange

Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales (3)

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webin-R #19 du 10 juin 2021

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RESTEZ INFORMÉ-E

Envoyer un email avec pour objet
"subscribe webin-R" à sympa@listes.ird.fr

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webin-R

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May 24, 2021
Joseph Larmarange

Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales (2)

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webin-R #18 du 25 mai 2021

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CATEGORIES

Articles (22)

Analyser (15)

Avancé (7)

Débutant (5)

FAQ (3)

Intermédiaire (7)

Manipuler (9)

May 19, 2021
Joseph Larmarange

Trajectoires de soins : un exemple de données longitudinales

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webin-R #17 du 19 mai 2021

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May 6, 2021
Joseph Larmarange

Analyse de séquences

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webin-R #16 du 6 mai 2021

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* Hébergé gratuitement sur GitHub

* Développé avec R / RStudio / Git

* Utilise Distill / R markdown

* Intégration des vidéos

* Données des exemples

* Scripts R / Rmd des séances

* Liens vers les chapitres analyse-R

* Liens vers ressources additionnelles

https://larmarange.github.io/webin-R/
Enquête webin-R

> Réalisation d'une petite enquête auprès des utilisatrices et utilisateurs des webin-R

> Questionnaire en ligne et anonyme réalisé avec LimeSurvey

> Promotion de l'enquête via la liste de diffusion des webin-R (~770 abonnés)

> 115 questionnaires complets collectés entre le 17 mai et le 3 juin 2021
## Profil des participant·e·s

* **Sexe** : enquête : 66% d'hommes

* **Âge**

* » Enquête : de 24 à 71 ans, 35 ans en médiane

* **International** : 40% vivent à l'étranger / 54% nés à l'étranger (principalement Afrique francophone)

* **Situation académique**

* » Mastorant·e·s (19%), Doctorant·e·s (26%), Post-doctorant·e·s (3%), Ingénieur·e·s (27%), Chercheur·e·s & Enseignant·e·s chercheur·e·s (17%), Médecins / Pharmacie·ne·s (6%)

* **Disciplines**

* » Santé publique (18%), Démographie (14%), Sociologie (14%), Épidémiologie (14%), Statistique (8%), Économie (7%), Médecine (4%), Géographie (3%), Écologie (3%)

* » mais aussi anthropologie, neurosciences, hydrologie, sciences politiques, sciences de l'éducation, sciences de la donnée, psychologie...
## Fonctionnalités les plus importantes

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Visionnage des vidéos en différé

« Le choix direct versus replay est idéal car il n'est pas toujours possible d'être libre lors du créneau dédié au live. »

« Le replay permet de faire avec son agenda, de suivre plus confortablement et en ayant le temps nécessaire de réécrire soi-même les commandes. »

« C'est important d'avoir les sessions conservées pour pouvoir les visionner plusieurs semaines/mois après leur diffusion. »

« Les vidéos stockées sur youtube sont une idée fantastique, car cela peut atteindre beaucoup de personnes en dehors du webin-R. »
## Fonctionnalités les plus importantes

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## Ressources, Chapitrage & Partage d'écran

* « C'est une bonne ressource en complément d'analyse-R. »

81% déclarent utiliser régulièrement analyse-R

* « La mise à disposition des scripts permettent de refaire l'exercice. »

* « Le découpage précis des vidéos en chapitres permet de retrouver l'information recherchée sans regarder la totalité de la vidéo (qui peut parfois être un peu longue). »

* « Les manipulations en direct sont un point fort. »

* « Vue pratique directement sur Rstudio ! »

* « Voir R ! »

* « L'apprentissage "par dessus l'épaule", c'est-à-dire en commentant en direct les lignes de codes que l'on peut retrouver sur le net par ailleurs. »

**La vidéo permet de voir la non-linéarité du processus d'écriture du code.**
## Fonctionnalités les plus importantes

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## Accessibilité

« C'est bien que les vidéos soient toujours disponibles, en accès libre, le fait qu'on puisse y revenir dès qu'on en a besoin. »

« Point fort : aspect **gratuit** et **accès libre** aux différents matériels de la formation. »

« Merci pour cette opportunité que vous nous donnez d'apprendre Gratuitement. »

« Autre point très fort : c'est la langue. Pour moi, le fait que toute la documentation (sur le site) et tous les Webin-R soient en **français** m'a permis d'entrer beaucoup plus facilement dans l'apprentissage du logiciel. »
## Fonctionnalités les plus importantes

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Diffusion en direct

« J'ai beaucoup apprécié les vidéos en direct car ça nous permet de poser nos questions. »

« Même si suivi en différé, les réponses aux questions au live restent intéressantes. »

« Le format live avec d'éventuelles apartés rendent le contenu plus vivant. »

« La diffusion en direct amène un dynamisme et une régularité. »
Attentes exprimées / Points faibles

> Hétérogènes du fait de l'hétérogénéité du public

» notamment en matière de thématiques, de disciplines

» pas assez spécifique / trop spécifique

» plus de statistiques de base / plus de statistiques avancées

> En partie hors cadre initial (cours de stats, construction de l'objet...)

> L'absence d'exercices, de travaux pratiques

> La non-possibilité de valider des crédits d'enseignements

> Durée des vidéos
# Éléments de Discussion

* Forte demande pour des contenus d'autoformation à R en français, accessible gratuitement et avec une visée appliquée

* Intérêt de supports génériques librement accessibles en matière d'autoformation, en particulier au second et au troisième cycle (et au-delà), complémentaires des enseignements spécifiques et disciplinaires

* Valorisation des enseignements sous des formats ouverts et librement accessibles est essentiel dans une perspective de science ouverte.

* Recenser / Référencer les différentes initiatives permets de mutualiser (cf. https://rzine.fr/)

* Les contenus en ligne ne remplacent pas mais complémentent le présentiel
  » en particulier au moment de la mise en œuvre des enseignements avec ses propres données

* Pré-apprentissage en ligne possible avec complément en présentiel (e.g. Master HED)
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webin-R

un wébinaire sur l'analyse d'enquêtes avec R et RStudio

Merci

À bientôt pour un nouveau webin-R

Plus d'informations sur

https://larmarange.github.io/webin-R/
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webin-R

un wébinaire sur l'analyse d'enquêtes avec R et RStudio

#22 Tableaux statistiques avec gtsummary

Lundi 13 décembre à 17h sur YouTube