Création de graphiques scientifiques

Les données que vous avez récoltées hier ne demandent qu’une chose : être analysées ! Pour cela, vous aller employer R et le package ggplot2 afin de générer des graphiques. Portez une attention particulière aux points qui ont été soulevés précédemment. Dans le document “prise en main de R” de ce mercredi, vous trouverez des information permettant d’améliorer vos graphiques. Vous trouverez également ci-joint un document aide-mémoire (“cheatset”) présentant les différentes fonctions proposées par ggplot2. Si vous voulez en savoir plus concernant ggplot2, il existe de très bon tutoriels et guides. Par exemple :

Voici une checklist reprenant quelques points d’attention pour vous aider dans l’amélioration de vos graphiques :

Sélection des données

  • Avez-vous bien sélectionné les données indispensables pour faire passer votre message ? Devez-vous vraiment représenter toutes les données ?
  • Est-ce que votre figure comprend bien des témoins positifs et/ou négatifs ?

Type de graphique

  • Si vous éprouvez des difficultés à démarrer la réalisation de la figure, n’hésitez pas à faire un croquis de votre graphique. Cela vous fera gagner beaucoup de temps ensuite.
  • Avez-vous choisi le meilleur type de graphique pour représenter vos données ? N’utilisez la 3D que si c’est essentiel ! Evitez, tant que faire ce peut, l’utilisation de tables et de camemberts (sauf dans des cas particuliers). Est-ce que l’utilisation d’histogrammes se justifie ?
  • Est-ce que la représentation choisie montre bien les données de manière précise et correcte sans les dénaturer ?

Eléments du graphique

  • Vérifiez la présence de titre et d’unités pour les axes X et Y.
  • Pour l’axe des X, essayez d’éviter d’écrire verticalement (angle de max. 45°)
  • L’échelle représente-t-elle correctement les données ?
  • Serait-il pertinent de tracer des éléments de repère visuels ? (e.g. ligne horizontale mettant en évidence la réponse des témoins positifs et/ou négatifs).

Impact du graphique

  • Est-ce que votre graphique montre clairement le message principal que vous voulez faire passer, même en l’absence d’une légende.
  • Pour les comparaisons, avez-vous placé les données à comparer les plus proches possibles.
  • Avez-vous optimisé vos figures afin de maximiser l’information en minimisant la quantité d’encre utilisée.
  • Est-ce que vos choix de couleurs sont cohérents ? Ai-je besoin d’utiliser des couleurs ?
  • Est-ce que l’esthétique de la figure vous plait ? Sinon, améliorez-la en évitant de dénaturer le message.
  • Test ultime : montrez votre figure à un ou une collègue/condisciple sans le contexte ni la légende. Est-ce qu’il/elle est capable de vous restituer le message principal ?

Une fois que vous êtes satisfaits de votre graphique, vous pourrez ensuite exporter ces graphiques et les ajouter à un fichier de traitement de texte (e.g. OpenOffice, word, etc) qui vous permettra d’écrire facilement la légende adéquate.

Une fois les graphiques produits et la légende écrite, merci de les envoyer dans le même fichier à l’adresse fbouche@uliege.be

Pour aller plus loin

L’utilisation de ggplot2 est très répandue, tant dans la communauté scientifique que pour des analyses de données complexes, si bien que de nombreuses libraires complémentaires ont été développées afin de répondre à des besoins plus spécifiques. On retrouve, parmi celles-ci, des packages qui incluent des thèmes pour ggplot2, mais aussi de nombreux packages destinés à des applications spécialisées, comme la création de graphiques interactifs, de GIF animés, la représentation de gènes, etc. La liste de ces extensions est disponible via le lien suivant : https://exts.ggplot2.tidyverse.org/gallery/

  • R_data-visualization-2.1.pdf (1 Mo)