<figure><img src="image_1.png" /></figure>

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

## Introduction

Quarto et R Markdown permettent de produire des documents techniques et scientifiques. Ils favorisent la reproductibilité et la collaboration, tout en offrant un rendu conforme aux normes de publication. Cependant, la création de tableaux et de graphiques nécessite un effort supplémentaire. Il existe une multitude de packages pour les réaliser dans R. Le rendu de ces derniers est très variable et nécessite souvent plusieurs instructions pour obtenir un résultat satisfaisant et conforme aux normes de publication.

C'est dans ce contexte que les packages {tabularise} et {chart} ont été développés au sein de la suite SciViews. Le premier, dédié aux tableaux, et le second, aux graphiques, visent à obtenir rapidement un premier rendu clair et bien formaté. Les équations LaTeX de modèles statistiques sont générées automatiquement dans les tableaux grâce à {equatiomatic}. Pour l'utilisateur avancé ou plus créatif, les tableaux et les graphiques seront considérés comme une première étape de production de contenu personnalisé.

## Visualisation de tableaux de données

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

* Labels et unités définis une seule fois avec {data.io}

* Utilisation dans tous les tableaux {tabularise} et graphiques {chart}

* Gestion du français et de l'anglais

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Premières et dernières 3 lignes d'un total
de 14

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

* {chart} se base sur {ggplot2}

* {tabularise} se base sur {flextable}

* Résultats entièrement personnalisables par la suite

## Tableaux et graphiques pour divers objets R

D'autres packages comme {modelit}, {inferit} et {exploreit} implémentent d'autres tableaux et graphiques pour les objets **lm**, **glm**, **htest**, ...

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Call:

`lm(formula = height ~ age + I(age^2), data = pine)`

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.55076 -0.13703 0.08873 0.13593 0.64271

Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>\|t\|)
(Intercept) -2.039295 0.289531 -7.043 2.14e-05 ***
age 1.134437 0.058449 19.409 7.37e-10 ***
I(age^2) -0.012705 0.002095 -6.064 8.14e-05 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.3345 on 11 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9981, Adjusted R-squared: 0.9978
F-statistic: 2951 on 2 and 11 DF, p-value: 9.617e-16

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

### Modèle - pine_lm

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

<table>
  <caption>Modèle linéaire</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>Terme</th>
      <th>Valeur estimée</th>
      <th>Ecart type</th>
      <th>Valeur de t</th>
      <th>Valeur de p</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>α</td>
      <td>-2.0393</td>
      <td>0.2895</td>
      <td>-7.04</td>
      <td>2.14·10<sup>-05</sup> ***</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>β<sub>1</sub></td>
      <td>1.1344</td>
      <td>0.0584</td>
      <td>19.41</td>
      <td>7.37·10<sup>-10</sup> ***</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>β<sub>2</sub></td>
      <td>-0.0127</td>
      <td>0.0021</td>
      <td>-6.06</td>
      <td>8.14·10<sup>-05</sup> ***</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

0 <= '***' < 0.001 < '**' < 0.01 < '*' < 0.05

Etendue des résidus : [-0.5508, 0.6427]

Ecart type des résidus : 0.3345 pour 11 degrés de liberté

$R^2$ multiple : 0.9981 - $R^2$ ajusté : 0.9978

Statistique F : 2951 pour 2 et 11 ddl - valeur de p : 9.6175e-16

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Ces packages font partie d'un ensemble dans l'univers SciViews (https://sciviews.r-universe.dev) dont le but est de rendre R plus cohérent, plus facile à utiliser et plus performant.