(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe R pe Statistici și Rși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
Sunt încântat să anunț publicarea lucrării noastre „AssociationExplorer: O aplicație strălucitoare ușor de utilizat pentru explorarea asociațiilor și modelelor vizuale” în jurnal SoftwareXîmpreună cu lansarea oficială a pachetului AssociationExplorer2 R pe CRAN.
Atât lucrarea, cât și software-ul fac parte dintr-un efort de știință deschisă menit să facă analiza exploratorie a datelor mai accesibilă utilizatorilor non-tehnici.
De ce AssociationExplorer?
Explorarea seturilor de date multivariate este acum centrală în științele sociale, jurnalismul de date și educație. Cu toate acestea, identificarea și interpretarea asocierilor dintre variabile necesită adesea abilități de programare și un fundal solid în statistică, ceea ce poate reprezenta o barieră substanțială pentru mulți utilizatori.
AssociationExplorer a fost conceput pentru a reduce această barieră, oferind un instrument interactiv, vizual și bazat statistic pentru a explora asocierile dintre variabilele cantitative și calitative, fără a solicita utilizatorilor să scrie vreun cod.
Aplicația este destinată în primul rând pentru:
- jurnaliști și practicieni în jurnalism de date,
- profesori și elevi,
- cercetători în faza exploratorie a unei analize,
- cetățeni implicați interesați să înțeleagă datele publice sau din sondaj.
Ce face aplicația?
AssociationExplorer urmează un flux de lucru simplu și ghidat:
- Importați date (fișiere CSV sau Excel)
- Selectați interactiv variabilele de interes
- Calculați automat măsurile de asociere adaptate la tipuri de variabile:
- a lui Pearson (r) corelație pentru perechi numeric-numerice,
- V-ul lui Cramer pentru perechi categoric-categoric,
- raportul de corelare (eta) pentru perechi mixte numeric-categoric
- Filtrați asocierile folosind praguri definite de utilizator
- Vizualizați rezultatele prin:
- o rețea interactivă de corelare,
- vizualizări bivariate contextuale (diagrame de dispersie, diagrame medii și tabele de contingență colorate)
Acest flux de lucru este conceput pentru a sprijini analiza exploratorie a datelor transparentă, reactivă și interpretabilă.
O lucrare publicată în SoftwareX
The SoftwareX lucrarea oferă o descriere detaliată a:
- motivația și publicul vizat al instrumentului,
- arhitectura software,
- alegerile metodologice care stau la baza măsurilor de asociere,
- un studiu de caz ilustrativ bazat pe ancheta socială europeană,
- și perspective de dezvoltare viitoare.
Link către lucrare: https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102483
În conformitate cu standardele revistei, codul, documentația și datele de exemplu sunt complet deschise și reproductibile.
Pachetul R este și pe CRAN
Pe lângă hârtie, pe CRAN este disponibil și un pachet R, ceea ce face instalarea și utilizarea simplă:
install.packages("AssociationExplorer2")
library(AssociationExplorer2)
run_associationexplorer()
Versiunea CRAN asigură:
- instalare standardizată,
- o mai bună integrare cu fluxurile de lucru R existente,
- versiune mai clară și management al dependențelor.
Pentru cine este și cum poate fi folosit?
AssociationExplorer este deosebit de util pentru:
- analiza exploratorie înainte de modelarea formală,
- predarea conceptelor legate de asociere și dependență,
- povestirea datelor și explorarea jurnalistică,
- analiza datelor de anchetă și a seturilor de date publice.
Scopul nu este de a înlocui analizele statistice de confirmare, ci de a oferi un instrument robust pentru înțelegerea structurii datelor înainte de modelare.
Mulțumiri
Această lucrare a fost realizată în colaborare cu Cédric Heuchenne, Arnaud Claes și Antonin Descampe, cărora le mulțumesc călduros.
Proiectul este susținut de Regiunea Valona și SPW Recherche în cadrul proiectului de cercetare ODALON.
Linkuri utile
Ca întotdeauna, feedback-ul, rapoartele de erori și sugestiile sunt binevenite.
Multumesc pentru lectura!
