Sign in

Statoscop

@statoscop.fr
19 followers 81 following 9 posts

Coopérative de statisticiens et data scientists dans le Sud-Ouest! #rstats & #python statoscop.fr Compte tenu par @ant-sir.bsky.social

PostsRepliesMedia
Reposted by Statoscop
Darren Dahly @statsepi.bsky.social · 18/03/2026
Every day is a good day for sharing one of the most useful papers about research data ever written. PLEASE get your people to understand and follow this advice. www.tandfonline.com/doi/full/10....
Data Organization in Spreadsheets
Karl W. Broman
& Kara H. Woo
Pages 2-10 | Received 01 Jun 2017, Accepted author version posted online: 29 Sep 2017, Published online: 24 Apr 2018

    1. Introduction
    2. Be Consistent
    3. Choose Good Names for Things
    4. Write Dates as YYYY-MM-DD
    5. No Empty Cells
    6. Put Just One Thing in a Cell
    7. Make it a Rectangle
    8. Create a Data Dictionary
    9. No Calculations in the Raw Data Files
    10. Do Not Use Font Color or Highlighting as Data
    11. Make Backups
    12. Use Data Validation to Avoid Errors
    13. Save the Data in Plain Text Files

ABSTRACT

Spreadsheets are widely used software tools for data entry, storage, analysis, and visualization. Focusing on the data entry and storage aspects, this article offers practical recommendations for organizing spreadsheet data to reduce errors and ease later analyses. The basic principles are: be consistent, write dates like YYYY-MM-DD, do not leave any cells empty, put just one thing in a cell, organize the data as a single rectangle (with subjects as rows and variables as columns, and with a single header row), create a data dictionary, do not include calculations in the raw data files, do not use font color or highlighting as data, choose good names for things, make backups, use data validation to avoid data entry errors, and save the data in plain text files.
311050400
Reposted by Statoscop
Albert Vilella, PhD. @albertvilella.bsky.social · 12/02/2026
#bioinformatics #statistics #memes #bluesci
310624
Statoscop @statoscop.fr · 27/01/2026
💡 Pour bien commencer l'année on vous propose cette semaine un petit post de blog sur une marotte de la visualisation des données : l'obligation de faire apparaître le zéro sur l'axe des ordonnées. Notre apport avec des illustrations #RStats et #ggplot2 ⤵️ blog.statoscop.fr/faire-appara...
blog.statoscop.fr
Faire apparaître le zéro sur l'axe des ordonnées dans vos visualisations : arguments et exemples
Comment choisir les représentations les plus pertinentes pour ne pas fausser l'interprétation de vos dataviz.
021
Statoscop @statoscop.fr · 16/09/2025
🤨 Vous n'êtes pas sûrs de comment créer des variables factor avec case_when dans #dplyr? Notre nouvelle de note de blog est pour vous ! ⤵️ #RStats #RStatsFR blog.statoscop.fr/utilisation-...
blog.statoscop.fr
Utilisation de case_when dans dplyr : cas des variables facteurs
Astuces pour bien définir sa variable facteur dans une instruction case_when suite aux dernières mises à jour de dplyr.
021
Reposted by Statoscop
Akwari COOP @akwaricoop.bsky.social · 27/01/2025
Comment évoluent les modes de gestion de l'eau potable en France depuis 2008 ? Gestion publique ou privée ? 📈 Voici une visualisation dynamique nationale et par département, qui suit le pourcentage de la population desservie par des régies publiques (courbe d'évolution à la fin de l'animation). 🔽
131
Statoscop @statoscop.fr · 28/04/2025
Suite à un post Linkedin de Kevin Flerlage, qui présentait une visualisation alternative aux "stacked bar plots" en Tableau, on a décidé de tester la même chose avec #RStats et #ggplot2. 🫣 Spoiler : c'est très facile à coder et nous, on trouve que ça rend bien! blog.statoscop.fr/graphiques-e...
blog.statoscop.fr
Graphiques et diagrammes à barres empilées : présentation d'une alternative avec R et ggplot2
Une alternative pour visualiser des sous-ensembles et leur total sans les empiler
022
Statoscop @statoscop.fr · 03/04/2025
🔎 Cette semaine petit focus sur deux verbes bien pratiques de #dplyr dans #RStats! blog.statoscop.fr/if_any-et-if... #RStatsFr
blog.statoscop.fr
if_any et if_all : appliquer la même condition sur plusieurs variables dans dplyr
Quelques exemples d'utilisation de if_any et if_all dans le traitement de vos données avec R.
011
Statoscop @statoscop.fr · 12/03/2025
À lire absolument !
111
Reposted by Statoscop
Darren Dahly @statsepi.bsky.social · 12/03/2025
If you find yourself, a serious scientist wanting to bring good into the world, doing this kind of research...it's ok to switch fields. You'll thank yourself later.
2181
Reposted by Statoscop
Posit @posit.co · 26/02/2025
We are delighted to announce the release of ellmer, an R package for accessing the power of LLMs in R! ellmer supports a variety of model providers. Chat, tool call, stream API calls, extract structured data, and more! Learn about it here: posit.co/blog/announc... #RStats #AI #LLM
ellmer hex, consisting of a colorful cartoon elephant
810128
Statoscop @statoscop.fr · 19/02/2025
🤨 Le #DeepLearning avec #RStats, ça marche bien? On a testé pour vous le package {keras3} et on discute de son intérêt dans notre nouvelle note de blog ⤵️ blog.statoscop.fr/reseaux-neur...
blog.statoscop.fr
Réseaux neuronaux convolutifs avec R et Keras
Démonstration de l'utilisation du package keras3 pour faire du Deep Learning avec R.
032
Statoscop @statoscop.fr · 13/02/2025
Yes it is... 🫣 Qui n'a pas encore lâché RMarkdown...?? ⏬ blog.statoscop.fr/quarto-rmark...
blog.statoscop.fr
Passer de RMarkdown à Quarto pour vos rapports statistiques
Petit exemple pour vous accompagner dans la transition de RMarkdown vers Quarto, et pourquoi ça va rendre vos rapports encore plus ergonomiques!
021
Reposted by Statoscop
Olivier Simard-Casanova @o.simardcasanova.net · 10/02/2025
Quarto is such an incredible piece of software goddammit #Rstats
4402
Statoscop @statoscop.fr · 07/02/2025
👋 Bluesky ! On fête notre arrivée ici avec un nouvel article de blog bien #stats sur les appariements sur score de propension : blog.statoscop.fr/appariement-...
blog.statoscop.fr
Appariement par score de propension (PSM) : mise en oeuvre avec R et discussions méthodologiques
Implications théoriques des méthodes d'appariement par score de propension et implémentation avec le package R MatchIt.
021