Guide pour les Boxplots en R : Un Guide pour Débutants sur la Visualisation de la Distribution des Données

Salut à toi, futur magicien des données ! Aujourd'hui, nous allons entreprendre un voyage passionnant dans le monde des boxplots en utilisant R. Ne t'inquiète pas si tu n'as jamais codé auparavant - je serai ton guide amical, et nous avancerons pas à pas. À la fin de ce tutoriel, tu seras capable de créer de magnifiques boxplots comme un pro !

Qu'est-ce qu'un Boxplot ?

Avant de plonger dans le code, comprendre ce qu'est un boxplot. Imagine que tu essaies de résumer les hauteurs de tous les élèves de ta classe. Un boxplot est comme une petite boîte ingénieuse qui te montre la répartition de ces données d'un coup d'œil. C'est un excellent moyen de voir la médiane, les quartiles et tout outlier dans tes données.

Créer Ton Premier Boxplot

Préparer Ton Environnement R

Premierement, assurons-nous que nous avons R prêt à l'emploi. Si tu n'as pas encore installé R, rends-toi sur le site officiel de R et suis les instructions d'installation pour ton système d'exploitation.

Une fois R installé, ouvre ton console R ou RStudio si tu l'utilises. Nous sommes prêts à créer des boxplots !

Syntaxe de Base pour les Boxplots

La syntaxe de base pour créer un boxplot en R est étonnamment simple. Voici à quoi elle ressemble :

boxplot(data)

Essayons cela avec des données réelles. Nous utiliserons le jeu de données intégré mtcars, qui contient des informations sur divers modèles de voitures.

# Créer un boxplot de base du kilométrage des voitures
boxplot(mtcars$mpg)

Lorsque tu exécuteras ce code, tu verras apparaître un boxplot. Voici ce que tu vois :

• La ligne épaisse noire au milieu de la boîte représente la médiane.
• Le bas de la boîte représente le premier quartile (25 % des données sont en dessous de ce point).
• Le haut de la boîte représente le troisième quartile (75 % des données sont en dessous de ce point).
• Les moustaches (les lignes s'étendant de la boîte) montrent la plage des données.
• Tout point au-delà des moustaches est considéré comme un outlier.

Ajouter de la Couleur et des Labels

Maintenant, faisons notre boxplot un peu plus informatif et visuellement attrayant :

# Créer un boxplot plus détaillé
boxplot(mtcars$mpg,
main="Distribution du Kilométrage des Voitures",
ylab="Kilomètres Par Gallon",
col="lightblue",
border="darkblue")

Dans cet exemple :

• main ajoute un titre à notre graphique.
• ylab étiquette l'axe y.
• col remplit la boîte d'une couleur bleu clair.
• border fait la bordure de la boîte bleu foncé.

Comparer des Groupes Multiples

L'une des forces des boxplots est la capacité de comparer différents groupes côte à côte. Comparons le kilométrage des voitures avec un nombre différent de cylindres :

# Comparer le kilométrage pour的不同数目 de cylindres
boxplot(mpg ~ cyl, data=mtcars,
main="Kilométrage des Voitures par Nombre de Cylindres",
xlab="Nombre de Cylindres",
ylab="Kilomètres Par Gallon",
col=c("lightgreen", "lightblue", "pink"))

Ici, nous utilisons la notation de formule mpg ~ cyl, qui indique à R de créer des boxplots de mpg pour chaque valeur unique dans cyl. Nous avons également ajouté des couleurs différentes pour chaque groupe.

Boxplot avec une Rainure

Maintenant que nous avons maîtrisé les bases, ajoutons un peu de sophistication à nos boxplots avec des rainures.

Qu'est-ce qu'une Rainure ?

Une rainure est une petite indentation sur les côtés de la boîte. Ce n'est pas seulement pour l'esthétique - elle aide vraiment à comparer les médianes entre les groupes. Si les rainures de deux boîtes ne se chevauchent pas, c'est une forte preuve que les médianes sont différentes.

Créer un Boxplot Rainuré

Modifions notre exemple précédent pour inclure des rainures :

# Créer un boxplot rainuré
boxplot(mpg ~ cyl, data=mtcars,
main="Kilométrage des Voitures par Nombre de Cylindres",
xlab="Nombre de Cylindres",
ylab="Kilomètres Par Gallon",
col=c("lightgreen", "lightblue", "pink"),
notch=TRUE)

La seule nouvelle option ici est notch=TRUE. Cette simple addition nous donne ces rainures informatives.

Interpréter les Boxplots Rainurés

Regarde de près les rainures. Si les rainures de deux boîtes ne se chevauchent pas, nous pouvons être certains que les véritables médianes de ces groupes sont différentes. C'est une manière rapide de repérer des différences significatives entre les groupes !

Personnaliser Tes Boxplots

Maintenant que tu as les bases, explorons quelques moyens de rendre tes boxplots encore plus informatifs et visuellement attrayants.

Ajouter des Points de Données Individuels

Parfois, il est utile de voir les points de données réels à côté du boxplot. Nous pouvons le faire avec la fonction jitter :

# Boxplot avec des points individuels
boxplot(mpg ~ cyl, data=mtcars,
main="Kilométrage des Voitures par Nombre de Cylindres",
xlab="Nombre de Cylindres",
ylab="Kilomètres Par Gallon",
col=c("lightgreen", "lightblue", "pink"),
notch=TRUE)

# Ajouter des points jitterés
stripchart(mpg ~ cyl, data=mtcars,
method="jitter",
vertical=TRUE,
add=TRUE,
pch=20,
col="darkgray")

Ce code crée d'abord le boxplot, puis superpose les points de données. Le paramètre pch=20 fait que les points sont de petits cercles, et col="darkgray" les colore en gris foncé.

Changer l'Apparence des Outliers

Par défaut, les outliers dans les boxplots sont représentés par des points simples. Nous pouvons changer leur apparence :

# Apparence personnalisée des outliers
boxplot(mpg ~ cyl, data=mtcars,
main="Kilométrage des Voitures par Nombre de Cylindres",
xlab="Nombre de Cylindres",
ylab="Kilomètres Par Gallon",
col=c("lightgreen", "lightblue", "pink"),
notch=TRUE,
outpch=8,  # Points d'outliers en forme d'étoile
outcol="red")  # Outliers rouges

Ici, outpch=8 change les points d'outliers en étoiles, et outcol="red" les colore en rouge.

Conclusion

Félicitations ! Tu viens d'apprendre à créer et personnaliser des boxplots en R. De la création de graphiques de base aux comparaisons rainurées et même l'ajout de points de données individuels, tu dispose maintenant d'un outil puissant dans ton arsenal de visualisation des données.

Souviens-toi, la clé pour maîtriser les boxplots (et R en général) est la pratique. Essaie de créer des boxplots avec différents jeux de données, expérimente avec les couleurs et les styles, et surtout, amuse-toi bien !

Voici un tableau de référence rapide des paramètres de boxplot que nous avons couverts :

Paramètre	Description	Exemple
main	Titre principal du graphique	main="Mon Boxplot"
xlab	Étiquette de l'axe x	xlab="Groupes"
ylab	Étiquette de l'axe y	ylab="Valeurs"
col	Couleur de remplissage des boîtes	col="lightblue"
border	Couleur des bordures des boîtes	border="darkblue"
notch	Ajouter des rainures aux boîtes	notch=TRUE
outpch	Forme des points d'outliers	outpch=8
outcol	Couleur des points d'outliers	outcol="red"

Bonne visualisation, et puisses tes données être toujours magnifiquement encadrées !

Credits: Image by storyset