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Une fois de plus, nos collègues de QUANTI ont fait du beau travail en publiant un billet introductif à R. J'avoue être un peu jaloux : j'avais repéré l'introduction, en français, que Julien Barnier a écrite tout exprès pour les sociologues – et sympathisants, comme nous ! – et voulais en faire un billet. Grillé…Ce travail est d'utilité publique. Pourquoi ? Parce que :R est libre ;donc R est gratuit (et quand on connaît le coût des licences SAS ou SPSS, ça fairait faire de sacrées économies à nos labos que d'imposer progressivement R, quitte à ce que l'argent économisé serve à financer le développement de nouvelles interfaces ou nouvelles fonctions);mais R est aussi, du coup, fortement collaboratif ;R a probablement, aujourd'hui, la plus grosse communauté d'utilisateurs au plan international (source) ;surtout, R a sûrement la plus grosse communauté de développeurs du monde : potentiellement, n'importe quel utilisateur de R. En tous les cas, dans bien d'un domaine, dès qu'un chercheur développe une nouvelle idée/formule/procédure/méthode, il l'implémente dans R, ce qui fait qu'elle y est disponible bien avant SPSS/SAS etc.Surtout, et c'est ça qui me décide à faire l'effort de passer à R, je peux tout faire dedans, alors qu'avant (et encore aujourd'hui, partiellement, vu que je suis dans le processus de passer à R), je devais jongler entre plusieurs logiciels, pas forcément bien articuler. Pour donner un exemple, il m'est arrivé de vouloir cartographier des analyses factorielles : il fallait que je fasse mon ACP (par exemple) sous SPSS, puis que je fusionne les résultats avec mes données cartographiques sous Excel, enfin que je récupère tout ça sous MapInfo... et en général, il y avait un bug au milieu. R me permet de gérer toute la chaîne sans interruption, avec le même format de données, en pouvant sauver un script pour ne pas avoir à réinventer la roue la prochaine fois que je veux faire la même chose.De plus, R étant un logiciel libre et en ligne de commande, il n'y a virtuellement pas de limite aux réglages que je peux effectuer. Par exemple, pour faire des graphiques, je peux en faire d'infiniment plus beaux sous R que sous Excel, par exemple.Bref, depuis quelques mois, je suis un grand, grand fan de R (d'ailleurs, je gonfle tous mes amis collègues avec). J'ai même acheté ce livre sur Amazon.com, c'est dire (mes amis me trouvent bizarre depuis). Mais, au-delà du côté geek, je pense sincèrement que l'Université tirerait un très grand profit à 1) installer R sur ses machines 2) former ses personnels susceptibles de faire du traitement de données à R 3) former les étudiants à R. Sur ce dernier point, je l'ai déjà dit ailleurs, je trouve consternant le manque de formation à l'analyse de données des étudiants en sciences sociales français (et de leurs enseignants aussi, d'ailleurs). Désormais, le coût des logiciels ne sera plus un argument…Quelques ressources pour R :Le point de départ : R-ProjectLe moteur de recherche magique : RSeekLe post de Julien Barnier sur QUANTI, et son introduction à R pour les sociologuesQuelques trucs et astuces d'Olivier Godechot, notamment pour les tableaux croisésBaptiste Coulmont explique comment faire une carte sous R. Et la liste des posts de Baptiste consacrés à R (au passage, Baptiste, ce serait génial que tes posts soient taggués !).Pour les aficionados de l'analyse factorielle, deux sites (français) : FactoMineR et ade4 (données écologiques)Pour les aficionados de la régression et du multi-niveaux : le site compagnon du livre de Gelman et HillR est libre, mais ça n'empêche pas de faire du business : http://blog.revolution-computing.comIl y a bien sûr beaucoup, beaucoup d'autres ressources pour R. N'hésitez pas à signaler celles que vous utilisez en commentaire !