Les logiciels d'analyse statistique

Les interfaces graphiques

Il faut distinguer les logiciels graphiques tels que SPSS ou  STATA et les interfaces graphiques. Les premiers n'offrent que le mode graphique pour interagir avec les données. Les seconds sont des surcouches de langages de programmation. Seule la deuxième sorte de logiciels sera traitée ici, non par choix, mais en raison de ma méconnaissance de SPSS ou STATA.

Il existe plusieurs interfaces graphiques pour R dont certaines pourraient constituer à l'avenir de sérieux concurrent à la star dans le domaine, R commander. J'ai ici fait la synthèse d'un comparatif réalisé par Bob Muenchen (2018). Je n'ai retenu que quelques critères :

  •  l'installation qui peut aller du simple fichier à décompacter jusqu'à des installations nécessitant plusieurs logiciels ou packages
  • la facilité de mise en route. Dans certains cas, il suffit d'un double clique sur un fichier, dans d'autres il faut lancer un ou plusieurs modules (ou packages dans le jargon R)
  • l'activité de la communauté autour de l'interface, notamment pour le développement de nouvelles fonctionnalités
  • et enfin la possibilité de copier le code et pour le réutiliser ou l'adapter.
  • Nous signalons également dans les deux dernières colonnes un lien vers une vidéo de présentation et un autre vers le site du logiciel.
Logiciels Installation Lancement Communauté Code Fonctions Site Web
BlueSky Statistics Plusieurs étapes Indépendant peu développée modifiable dans R Voir la vidéo Voir le site
Deducer GUI for R Plusieurs étapes Sous R pas de développement modifiable dans R Voir la vidéo Voir le site
Jamovi Une étape Indépendant peu développée modifiable dans R Voir la vidéo Voir le site
R Commander Package R Sous R Importante et active modifiable dans R Voir la vidéo Voir le site
Rattle Package R Sous R peu développée Pas modifiable Voir la vidéo Voir le site
RKWard Une étape Indépendant peu développée modifiable dans R Voir la vidéo Voir le site
EasieR Plusieurs étapes Package R peu développée modifiable dans R Voir le site Voir le site

J'ai essayé seulement quatre de ces logiciels qui sont dans l'ordre inverse de ma préférence :

  • RKWard que je n'ai pas pu faire fonctionner car il a installé sa propre version de R qui est entré en concurrence avec celle, plus récente, déjà présente sur mon ordinateur.
  • EasieR (à ne pas confondre avec le package homonyme "EZR") propose une approche atypique, mais intéressante dans l'univers des interfaces graphiques pour R. Il ne s'agit pas à proprement parler d'une interface graphique mais d'un plugin de R qui affiche des boites de dialogue pour guider l'utilisateur dans le choix et le paramétrage de ses commandes. Le projet est en développement. A suivre donc.
  • Jamovi se lance  sans avoir à interagir directement avec R. C'est une solution prometteuse. L'interface est sobre, mais permet quand même de faire des analyses assez poussées comme l'analyse multidimensionnnelle ou des analyses de régression. Les tableaux de résultats sont formatés et les graphiques largement paramétrables, de sorte qu'il est possible de les construire de manière interactive. Le code est accessible, mais pas directement copiable dans R. IL faut pour qu'il fonctionne activer le package Jamovi. Cela constitue cependant une voie intéressante pour initier à la programmation dans R. Autre atout pour l'enseignement, l'interessant plugin "StatKat" qui propose une aide interactive au choix des analyses.  Il offre également des possiblités de filtrer les données ou de recoder les variables. Un plugin permet également de saisir des commandes R directement. Il ne lui manque que l'export vers R Markdown ou un fichier R enregistrant les analyses. 
  • R commander est à ma connaissance la plus ancienne et le plus complète des interfaces graphiques, ce qui lui confère quelques longueurs d'avance. Sa communauté très active en fait un outil très en pointe malgré une esthétique un peu austère de prime abord. Même le récent langage d'exploration graphique de données, "ggplot2" est utilisable grâce à un plugin. L'interface offre une fenêtre de script dans laquelle sont copiées toutes les commandes. Il est possible de modifier directement le code et d'évaluer les résultats, même pour des fonctionnalités non intégrées à Rcommander. Les commandes sont également dupliquées dans un fichier "Rmarkdown" permettant de rédiger son rapport parallèlement à l'analyse.