Paramètres des fonctions R
Les tableaux décrivent les arguments des fonctions utilisées dans les exemples du guide. Un argument obligatoire n'a pas de valeur par défaut. Les arguments ... acceptent des paramètres supplémentaires, souvent transmis à une autre fonction. Les signatures de dplyr, gtsummary, ggplot2, readr et readxl peuvent évoluer : pour connaître exactement celles de votre installation, exécutez args(nom_fonction) ou ouvrez l'aide avec ?nom_fonction (par exemple ?gtsummary::tbl_summary).
Données et manipulation
| Fonction et signature | Paramètres et spécificités |
|---|---|
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) | Le constructeur de base s'écrit data.frame() (avec un point). ... : colonnes à assembler. row.names : noms de lignes. check.names rend les noms de colonnes valides et uniques. stringsAsFactors = FALSE depuis R 4.0 : le texte reste du texte. |
read_excel(path, sheet = NULL, range = NULL, col_names = TRUE, col_types = NULL, na = "", trim_ws = TRUE, skip = 0, n_max = Inf, guess_max = min(1000, n_max), progress = readxl_progress(), .name_repair = "unique") | path : fichier requis. sheet = NULL lit la première feuille ; sinon numéro ou nom. range limite la plage et prévaut sur sheet, skip et n_max. col_types = NULL laisse deviner les types. .name_repair = "unique" rend les noms uniques et non vides. |
read_csv(file, col_names = TRUE, col_types = NULL, col_select = NULL, id = NULL, locale = default_locale(), na = c("", "NA"), quoted_na = deprecated(), quote = "\"", comment = "", trim_ws = TRUE, skip = 0, n_max = Inf, guess_max = min(1000, n_max), progress = show_progress(), name_repair = "unique", num_threads = readr_threads(), show_col_types = should_show_types(), skip_empty_rows = TRUE, lazy = should_read_lazy()) | file : chemin ou connexion. col_types = NULL devine les types. col_select choisit les colonnes ; id ajoute le chemin source. locale règle encodage, décimales et dates. na indique les chaînes manquantes. trim_ws = TRUE retire les espaces autour des champs. quoted_na est déprécié dans les versions récentes. show_col_types affiche les types devinés si non précisé. lazy et les options de threads/rendu dépendent de la version de readr. |
select(.data, ...) | .data : tableau. ... : colonnes à garder ou retirer avec -. Les sélecteurs de colonnes sont fournis par tidyselect. |
summarise(.data, ..., .by = NULL, .groups = NULL) | ... : résumés nommés. .by = NULL n'ajoute pas de regroupement local. Pour un tableau groupé, .groups = NULL équivaut généralement à "drop_last" si chaque résumé produit une ligne ; "drop" supprime tous les groupes, "keep" les conserve et "rowwise" crée un groupe par ligne. |
write.csv(x, file = "", row.names = TRUE, na = "NA", ...) | x : objet à exporter. file : chemin. row.names = TRUE écrit les noms de lignes ; utilisez FALSE pour éviter une colonne supplémentaire. na est le texte exporté pour les valeurs manquantes. |
filter(.data, ..., .by = NULL, .preserve = FALSE) | .data : tableau. ... : conditions, combinées avec ET. .by : regroupement temporaire, absent par défaut. .preserve = FALSE recalcule les groupes après filtrage. |
select(.data, ..., .strict = TRUE, .name_repair = "check_unique") | .data : tableau. ... : colonnes à garder ou retirer avec -. Les sélecteurs de colonnes sont fournis par tidyselect. |
rename(.data, ...) | .data : tableau. ... : paires nouveau_nom = ancien_nom. Les colonnes non mentionnées restent inchangées. |
mutate(.data, ..., .by = NULL, .keep = "all", .before = NULL, .after = NULL) | ... : expressions créant ou modifiant des colonnes. .by : regroupement temporaire. .keep = "all" conserve toutes les colonnes ; .before et .after positionnent les nouvelles colonnes. |
if_else(condition, true, false, missing = NULL, ..., ptype = NULL, size = NULL) | condition, true, false : requis. missing = NULL produit une valeur manquante si la condition est NA. ptype et size contrôlent le type et la longueur du résultat. |
group_by(.data, ..., .add = FALSE, .drop = group_by_drop_default(.data)) | .data : tableau. ... : groupes. .add = FALSE remplace les groupes existants. .drop supprime par défaut les niveaux de facteur inutilisés, sauf réglage global différent. |
summarise(.data, ..., .by = NULL, .groups = NULL) | ... : résumés nommés. .by = NULL n'ajoute pas de regroupement local. .groups = NULL laisse dplyr choisir le regroupement résultant ; "drop" le supprime, "keep" le conserve, "drop_last" retire le dernier niveau. |
n() | Aucun argument ; compte les lignes du groupe courant dans un verbe dplyr. |
%>% | Le résultat à gauche devient le premier argument de la fonction à droite. Le pipe de base ` |
Résumés et tableaux
| Fonction et signature | Paramètres et spécificités |
|---|---|
table(..., exclude = if (useNA == "no") c(NA, NaN), useNA = c("no", "ifany", "always"), dnn = list.names(...), deparse.level = 1) | ... : variables à croiser. Les NA sont exclus par défaut (useNA = "no"). "ifany" les ajoute s'ils existent ; "always" les ajoute systématiquement. dnn définit les noms des dimensions. |
prop.table(x, margin = NULL) | x : tableau d'effectifs. margin = NULL calcule la proportion du total ; 1 calcule dans chaque ligne ; 2 dans chaque colonne. Résultat entre 0 et 1. |
mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) | x : valeurs. trim = 0 ne tronque pas les extrêmes. na.rm = FALSE conserve les NA dans le calcul (et donne généralement NA) ; TRUE les retire. |
median(x, na.rm = FALSE, ...) | na.rm = FALSE par défaut ; TRUE retire les valeurs manquantes. |
sd(x, na.rm = FALSE) / var(x, y = NULL, na.rm = FALSE, use) | sd calcule l'écart-type d'échantillon. var calcule la variance ; y = NULL donne une variance, sinon une covariance. na.rm contrôle le traitement des NA. |
min(..., na.rm = FALSE) / max(..., na.rm = FALSE) | ... : valeurs ou vecteurs. na.rm = FALSE par défaut ; TRUE ignore les valeurs manquantes. |
quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type = 7, ...) | probs : probabilités entre 0 et 1 ; par défaut min, Q1, médiane, Q3, max. na.rm retire les NA. type = 7 est la méthode par défaut de calcul des quantiles dans R. |
IQR(x, na.rm = FALSE, type = 7) | Renvoie Q3 − Q1, pas les deux bornes. na.rm retire les NA ; type = 7 choisit la méthode des quantiles. |
tbl_summary(data, by = NULL, label = NULL, statistic = NULL, digits = NULL, type = NULL, value = NULL, missing = NULL, missing_text = "Unknown", missing_stat = "{N_miss}", sort = NULL, percent = "column", include = everything(), ...) | data : tableau. by : groupe, aucun par défaut. statistic : par défaut médiane (Q1, Q3) pour le continu et n (%) pour le catégoriel. type, digits, value sont déduits si omis. missing = "ifany" affiche les manquants s'il y en a ; "no" les masque, "always" force la ligne. percent = "column" calcule les pourcentages par colonne. include sélectionne les variables ; toutes par défaut. |
all_continuous(continuous = TRUE) / all_categorical(categorical = TRUE) | Sélecteurs utilisés dans statistic de tbl_summary() pour cibler les variables continues ou catégorielles. |
tbl_summary(data, by = NULL, label = NULL, statistic = list(all_continuous() ~ "{median} ({p25}, {p75})", all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"), digits = NULL, type = NULL, value = NULL, missing = everything() ~ "ifany", missing_text = "Unknown", missing_stat = "{N_miss}", sort = all_categorical(FALSE) ~ "alphanumeric", percent = c("column", "row", "cell"), include = everything(), ...) | data : tableau. by : groupe, aucun par défaut. label = NULL utilise l'attribut label ou le nom de colonne. statistic : médiane (Q1, Q3) pour le continu et n (%) pour le catégoriel. type, digits sont déterminés automatiquement ; value = NULL laisse gtsummary choisir la modalité dichotomique. missing ajoute une ligne uniquement si des valeurs manquent ; "no" les masque, "always" force la ligne. percent utilise les pourcentages par colonne par défaut (les options sont colonne, ligne ou cellule). sort trie alphabétiquement les catégories par défaut. include sélectionne les variables ; toutes par défaut. |
add_p(x, test = NULL, pvalue_fun = label_style_pvalue(digits = 1), group = NULL, include = everything(), test.args = NULL, adj.vars = NULL, ...) | x : tableau gtsummary. test = NULL choisit généralement Wilcoxon pour une variable continue avec deux groupes, Kruskal-Wallis avec plus de deux groupes, et khi-deux ou Fisher pour une variable catégorielle selon les effectifs attendus. pvalue_fun formate les valeurs p. group = NULL n'indique pas d'identifiant de mesures corrélées. include couvre toutes les variables ; test.args transmet des options aux tests ; adj.vars = NULL n'ajuste pas sur d'autres variables. Vérifiez toujours le test sélectionné au regard du protocole. |
Tests et estimation
| Fonction et signature | Paramètres et spécificités |
|---|---|
t.test(x, y = NULL, alternative = "two.sided", mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...) | x, éventuellement y : mesures. alternative : bilatéral, inférieur ou supérieur. mu : différence nulle testée. paired = FALSE : groupes indépendants. var.equal = FALSE : Welch par défaut. conf.level = 0.95 : IC à 95 %. |
wilcox.test(x, y = NULL, alternative = "two.sided", mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...) | paired = FALSE pour groupes indépendants, TRUE pour données appariées. exact = NULL laisse R choisir le calcul exact si possible. correct = TRUE applique une correction de continuité quand elle est pertinente. conf.int = FALSE ne demande pas d'IC. |
chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE, p = rep(1/length(x), length(x)), rescale.p = FALSE, simulate.p.value = FALSE, B = 2000) | x : tableau ou vecteur d'effectifs. correct = TRUE applique la correction de Yates pour les tableaux 2 × 2. p : proportions théoriques pour un test d'ajustement. simulate.p.value = FALSE utilise l'approximation asymptotique ; B = 2000 simulations si activées. |
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FALSE, alternative = "two.sided", conf.int = TRUE, conf.level = 0.95, simulate.p.value = FALSE, B = 2000) | x : tableau ou deux facteurs. alternative choisit le sens du test 2 × 2. conf.int = TRUE demande un IC de l'odds ratio. simulate.p.value = FALSE utilise le calcul exact ; les simulations sont utiles pour certains grands tableaux. |
cor.test(x, y, alternative = "two.sided", method = "pearson", exact = NULL, conf.level = 0.95, ...) | Deux vecteurs numériques requis. method : "pearson", "kendall" ou "spearman". alternative est bilatéral par défaut. conf.level = 0.95 ; pour Spearman/Kendall, les options d'IC diffèrent de Pearson. |
binom.test(x, n, p = 0.5, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95) | x succès parmi n essais. p = 0.5 est la proportion nulle testée. Test exact et IC de Clopper-Pearson ; niveau 95 % par défaut. |
prop.test(x, n, p = NULL, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95, correct = TRUE) | Test asymptotique de proportion(s). p = NULL n'impose pas de proportion théorique. correct = TRUE applique une correction de continuité si possible. Pour un IC de Wilson sans cette correction, l'exemple utilise correct = FALSE. |
aov(formula, data = NULL, projections = FALSE, qr = TRUE, contrasts = NULL, ...) | formula : réponse et facteurs. data : tableau source. projections = FALSE ne calcule pas les projections. contrasts = NULL utilise les contrastes définis par R. |
kruskal.test(x, ...) / kruskal.test(formula, data, subset, na.action, ...) | Compare les rangs entre groupes. Utilisez soit les vecteurs x et g, soit une formule avec data. Les NA sont gérés par na.action (valeur usuelle : na.omit). |
TukeyHSD(x, which, ordered = FALSE, conf.level = 0.95) | x : modèle aov. which : facteurs à comparer ; tous par défaut. ordered = FALSE ne réordonne pas les moyennes. IC à 95 % par défaut. |
pairwise.wilcox.test(x, g, p.adjust.method = p.adjust.methods, paired = FALSE, ...) | x : mesure ; g : groupe. p.adjust.method : correction multiple, par défaut Holm. paired = FALSE pour groupes indépendants. |
Modèles et survie
| Fonction et signature | Paramètres et spécificités |
|---|---|
lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, ...) | formula : réponse ~ prédicteurs. data : tableau. na.action dépend des options R, généralement omission des lignes incomplètes. method = "qr" ajuste par décomposition QR. weights et subset sont facultatifs. |
glm(formula, family = gaussian, data, weights, subset, na.action, start = NULL, etastart, mustart, offset, control = glm.control(...), model = TRUE, method = "glm.fit", x = FALSE, y = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, ...) | family = gaussian par défaut ; family = binomial choisit le modèle logistique (lien logit par défaut). data fournit les colonnes. weights, subset, offset sont optionnels. |
confint(object, parm, level = 0.95, ...) / confint.default(object, parm, level = 0.95, ...) | object : modèle. parm : coefficients visés, tous par défaut. level = 0.95 : IC à 95 %. confint() peut utiliser une méthode spécifique au modèle ; confint.default() utilise l'approximation normale. |
coef(object, ...) / summary(object, ...) | object : objet ou modèle. Aucun argument supplémentaire dans les usages du guide ; summary() choisit un résumé adapté à la classe de l'objet. |
cbind(..., deparse.level = 1) | ... : vecteurs ou matrices à juxtaposer par colonnes. Les longueurs doivent être compatibles ; deparse.level règle le nommage automatique des colonnes. |
Surv(time, time2, event, type = "right", origin = 0, ...) | time : durée ; event : indicateur d'événement (selon codage attendu par survival). type = "right" pour censure à droite. time2 sert notamment aux données d'intervalle. |
survfit(formula, data, weights, subset, na.action, type, error, conf.int = 0.95, conf.type = "log", ...) | formula contient l'objet Surv() et éventuellement un groupe. data : tableau. conf.int = 0.95 : IC à 95 %. Les autres réglages déterminent la méthode et l'affichage des intervalles. |
survfit(formula, ...) | formula : formule de survie ou modèle déjà ajusté. Les arguments suivants dépendent de la méthode (survfit.formula, survfit.coxph, etc.) ; l'IC est à 95 % par défaut pour la méthode de formule. |
survdiff(formula, data, subset, na.action, rho = 0, timefix = TRUE) | Compare les courbes de survie. rho = 0 correspond au log-rank ; une valeur différente pondère les événements. subset limite les observations ; na.action gère les manquants ; timefix = TRUE corrige les différences numériques artificielles entre temps. |
geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin", position = "stack", ..., binwidth = NULL, bins = NULL, orientation = NA, lineend = "butt", linejoin = "mitre", na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) | binwidth = NULL laisse le découpage au nombre de classes ; bins = NULL correspond à 30 classes par défaut dans le calcul. center, boundary et closed sont transmis au calcul des classes via .... na.rm = FALSE avertit lors du retrait de valeurs manquantes. Dans l'exemple, binwidth = 5 et boundary = 0 sont explicités. |
Surv(time, time2, event, type = c("right", "left", "interval", "counting", "interval2"), origin = 0) | time : durée ; event : indicateur d'événement. Le type effectif est déterminé automatiquement : droite par défaut, sauf si time2 ou un événement de type facteur implique une autre forme. time2 sert aux données d'intervalle ou de processus de comptage. origin = 0 est rarement modifié. |
coxph(formula, data, weights, subset, na.action, init, control, ties = c("efron", "breslow", "exact"), singular.ok = TRUE, robust, model = FALSE, x = FALSE, y = TRUE, tt, method = ties, id, cluster, istate, statedata, nocenter = c(-1, 0, 1), ...) | formula : Surv(...) ~ prédicteurs. ties = "efron" par défaut (sauf modèles multi-états). data : tableau. robust : variance robuste si demandée ou déduite de cluster, d'id ou de poids non entiers. id, cluster, istate servent aux données à plusieurs lignes/états. model, x, y contrôlent les éléments conservés. ... transmet notamment les contrôles d'ajustement. |
coxph(formula, data, weights, subset, na.action, init, control, ties = c("efron", "breslow", "exact"), singular.ok = TRUE, robust, model = FALSE, x = FALSE, y = TRUE, ...) | formula : Surv(...) ~ prédicteurs. ties = "efron" par défaut pour départager les temps liés. data : tableau. robust : variance robuste si demandée ou déduite. model, x, y contrôlent les éléments conservés. |
cox.zph(fit, transform = "km", terms = TRUE, singledf = FALSE, global = TRUE) | fit : modèle coxph. transform = "km" transforme le temps pour le diagnostic. terms = TRUE teste par terme. global = TRUE ajoute un test global. |
Graphiques
| Fonction et signature | Paramètres et spécificités |
|---|---|
ggplot(data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame()) | data : tableau. mapping : esthétique globale. aes() associe colonnes aux axes/couleurs ; les noms de colonnes ne sont pas entre guillemets. Les couches peuvent redéfinir les mappings. |
geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin", position = "stack", ..., binwidth = NULL, bins = 30, boundary = NULL, center = NULL, closed = " right", na.rm = FALSE, orientation = NA) | binwidth ou bins règle le découpage ; bins = 30 par défaut. boundary/center fixe l'alignement. closed choisit le côté fermé. Dans l'exemple, binwidth = 5 et boundary = 0 sont explicités. |
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count", position = "stack", ..., width = NULL, na.rm = FALSE, orientation = NA) | stat = "count" compte les observations par défaut. Pour des hauteurs déjà calculées, utilisez stat = "identity" et fournissez y. position = "stack" empile par défaut. |
geom_boxplot(mapping = NULL, data = NULL, stat = "boxplot", position = "dodge2", ..., outlier.shape = 19, outlier.size = 1.5, na.rm = FALSE, orientation = NA) | mapping associe groupe et mesure. position = "dodge2" place côte à côte les groupes si nécessaire. Les valeurs aberrantes sont affichées par défaut. |
geom_point(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", ..., na.rm = FALSE) | mapping fournit notamment x et y. position = "identity" ne décale pas les points. size, color et alpha se règlent dans ... ou aes() selon qu'ils sont constants ou variables. |
geom_smooth(mapping = NULL, data = NULL, stat = "smooth", position = "identity", ..., method = NULL, formula = y ~ x, se = TRUE, na.rm = FALSE, orientation = NA, level = 0.95, fullrange = FALSE) | method = NULL choisit une méthode selon la taille des données ; "lm" impose une droite. se = TRUE affiche la bande d'incertitude ; level = 0.95 fixe son niveau. formula = y ~ x par défaut. |
labs(..., title = NULL, subtitle = NULL, caption = NULL, tag = NULL, alt = NULL, alt_insight = NULL) | Remplace les libellés de titres, axes et légendes via ... (par exemple x, y, fill). Les valeurs NULL laissent les libellés par défaut. |
coord_polar(theta = "x", start = 0, direction = 1, clip = "on") | theta = "x" par défaut ; theta = "y" place les valeurs sur l'angle, usage courant pour un camembert. start = 0 règle l'angle initial ; direction = 1 le sens. |
ggsave(filename, plot = last_plot(), device = NULL, path = NULL, scale = 1, width = NA, height = NA, units = "in", dpi = 300, limitsize = TRUE, bg = NULL, ...) | filename : chemin (extension détermine souvent le format). plot : dernier graphique par défaut. width et height : dimensions ; units = "in". dpi = 300. limitsize = TRUE évite les très grandes dimensions. |
Exploration, conversions et autres fonctions
| Fonction | Arguments rencontrés et défauts utiles |
|---|---|
str(object, ...), summary(object, ...) | object requis. Affichent respectivement structure/type et résumé adapté à l'objet. summary() varie selon la classe. |
head(x, n = 6L, ...), tail(x, n = 6L, ...) | x : objet. n = 6 lignes au début ou à la fin par défaut. |
dim(x), names(x) | x requis ; renvoient les dimensions, puis les noms des éléments/colonnes. |
View(x, title) | x requis ; ouvre la visionneuse de RStudio. title est facultatif. Fonction interactive, sans usage dans un script automatisé. |
is.na(x), duplicated(x, ...), na.omit(object, ...) | x/object requis. is.na repère les manquants ; duplicated marque les répétitions (première occurrence non marquée) ; na.omit retire les observations comportant des valeurs manquantes. |
sum(..., na.rm = FALSE), colSums(x, na.rm = FALSE, dims = 1) | sum additionne ; na.rm = FALSE conserve les NA. colSums somme par colonne ; dims = 1 détermine les dimensions considérées comme lignes. |
c(...), factor(x, levels, labels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x)) | c combine des valeurs. factor : levels et labels sont déduits si omis ; exclude = NA retire les NA des niveaux ; ordered détermine si les modalités sont ordonnées. |
as.numeric(x), as.integer(x), as.character(x), as.factor(x) | x requis. Convertissent le type ; as.integer() tronque la partie décimale. La conversion directe d'un facteur en nombre donne ses codes internes. |
install.packages(pkgs, repos = getOption("repos"), ...), library(package, help, pos = 2, lib.loc = NULL, character.only = FALSE, ...) | pkgs/package : package(s). repos : dépôt CRAN configuré. library() charge un package déjà installé ; character.only = FALSE permet de donner son nom sans guillemets. |
set.seed(seed, kind = NULL, normal.kind = NULL, sample.kind = NULL) | seed : graine entière choisie par l'utilisateur. Les autres arguments règlent les générateurs ; les valeurs NULL utilisent les réglages courants. |
write.csv() et ggsave() | Pour les options d'export, voir leurs signatures dans les sections Données et manipulation et Graphiques. |
help(topic), example(topic), sessionInfo() | help() ouvre l'aide d'un sujet ; example() exécute les exemples disponibles. sessionInfo() n'a pas d'argument requis et rapporte versions de R, système et packages chargés. |
sqrt(x), exp(x) | x requis ; racine carrée et exponentielle élément par élément. exp(coef(modele)) exponentie les coefficients, par exemple pour obtenir des odds ratios après une régression logistique. |
plot(x, y, ...), par(...) | Fonctions génériques et réglages graphiques dépendant de la méthode. par(mfrow = c(2, 2)) organise la fenêtre en 2 lignes × 2 colonnes ; par(mfrow = c(1, 1)) restaure une seule zone. Consultez ?plot et ?par. |
Pour vérifier un argument avant de l'utiliser, consultez l'aide de la fonction et de son package : ?stats::t.test, ?dplyr::summarise, ?ggplot2::geom_histogram. Les arguments marqués ... ne constituent pas une liste fermée : leur contenu dépend de la méthode ou de la fonction appelée en aval.