Comment effectuer une analyse univariée dans R (avec exemples)

Le terme analyse univariée fait référence à l’analyse d’une variable. Vous pouvez vous en souvenir car le préfixe « uni » signifie « un ».

Il existe trois manières courantes d’effectuer une analyse univariée sur une variable :

1. Statistiques récapitulatives – Mesure le centre et la répartition des valeurs.

2. Tableau de fréquence – Décrit la fréquence à laquelle différentes valeurs apparaissent.

3. Graphiques – Utilisé pour visualiser la distribution des valeurs.

Ce didacticiel fournit un exemple de la manière d’effectuer une analyse univariée pour la variable suivante :

#create variable with 15 values
x <- c(1, 1, 2, 3.5, 4, 4, 4, 5, 5, 6.5, 7, 7.4, 8, 13, 14.2)

Statistiques récapitulatives

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour calculer diverses statistiques récapitulatives pour notre variable :

#find mean
mean(x)
[1] 5.706667

#find median
median(x)

[1] 5

#find range
max(x) - min(x)

[1] 13.2

#find interquartile range (spread of middle 50% of values)
IQR(x)

[1] 3.45

#find standard deviation
sd(x)

[1] 3.858287

Tableau des fréquences

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour produire un tableau de fréquence pour notre variable :

#produce frequency table
table(x)

   1    2  3.5    4    5  6.5    7  7.4    8   13  14.2 
   2    1    1    3    2    1    1    1    1    1     1 

Cela nous dit que :

• La valeur 1 apparaît 2 fois
• La valeur 2 apparaît 1 fois
• La valeur 3,5 apparaît 1 fois

Et ainsi de suite.

Graphiques

Nous pouvons produire un boxplot en utilisant la syntaxe suivante :

#produce boxplot
boxplot(x)

Nous pouvons produire un histogramme en utilisant la syntaxe suivante :

#produce histogram
hist(x)

Nous pouvons produire une courbe de densité en utilisant la syntaxe suivante :

#produce density curve
plot(density(x))

Chacun de ces graphiques nous offre une manière unique de visualiser la distribution des valeurs de notre variable.

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