Représenter des données

L3 économie-finance

Auteur·rice

Elias Bouacida

Date de publication

9 septembre 2026

Reprise de la séance 3

Le code tourne, le résultat est faux

Ce script s’exécute sans erreur et sans avertissement. Pourtant le commentaire qui l’accompagne est faux.

# On écarte les personnes qui déclarent plus de 10h de télévision par jour,
# puis on calcule la moyenne sur l'ensemble des enquêtés.
d |> mutate(heures.tv = if_else(heures.tv > 10, NA_real_, heures.tv))

d |> summarise(
  effectif = n(),
  tv_moyenne_tous = mean(heures.tv, na.rm = TRUE)
)

Trouvez ce qui ne va pas, corrigez, et expliquez en français ce qui s’est passé.

15 minutes de recherche en binômes, puis correction collective au tableau. Le mutate n’est pas assigné : le recodage des valeurs extrêmes ne sert à rien, et l’effectif de 2000 masque le na.rm = TRUE qui écarte déjà 5 non-répondants.

Correction

d_corrige <- d |> mutate(heures.tv = if_else(heures.tv > 10, NA_real_, heures.tv))

d_corrige |> summarise(
  effectif = sum(!is.na(heures.tv)),
  tv_moyenne = mean(heures.tv, na.rm = TRUE)
)
# A tibble: 1 × 2
  effectif tv_moyenne
     <int>      <dbl>
1     1991       2.23
Important

Deux erreurs superposées : le mutate() sans <- ne modifiait rien, donc le recodage annoncé n’avait jamais lieu ; et l’effectif affiché (n()) comptait tout le tableau au lieu des seuls répondants, cachant le na.rm = TRUE.

Pourquoi un graphique

Ce qu’un tableau ne dit pas

La séance dernière, nous avons résumé l’âge des enquêtés :

d |> summarise(
  moyenne = mean(age),
  ecart_type = sd(age),
  mediane = median(age)
)
# A tibble: 1 × 3
  moyenne ecart_type mediane
    <dbl>      <dbl>   <dbl>
1    48.2       16.9      48

Trois nombres. Mais quelle est la forme de cette distribution ? Y a-t-il un seul groupe d’âge, ou plusieurs ? Des valeurs aberrantes ?

La même variable, en image

Deux indicateurs identiques peuvent correspondre à des distributions très différentes. C’est ce que nous allons apprendre à voir.

ggplot2

ggplot2 permet de construire des graphiques avec une syntaxe cohérente et puissante. Elle demande l’apprentissage d’un petit langage supplémentaire, mais permet ensuite de construire des graphiques complexes efficacement.

Une de ses particularités : les données d’un graphique sont toujours dans un tableau de données.

library(tidyverse)   # ggplot2 est inclus
library(questionr)
data(hdv2003)
d <- as_tibble(hdv2003)

Ce chapitre est élaboré à partir du chapitre 8 de Barnier et Kauffmann (2023).

Les trois ingrédients

Initialisation : quelles données ?

Un graphique s’initialise avec la fonction ggplot(). On lui passe le tableau de données.

ggplot(d)

Rien ne s’affiche : nous n’avons pas encore dit quoi représenter, ni comment.

Géométrie : comment ?

Il faut ajouter un élément de représentation graphique, appelé géométrie (geom). On l’ajoute avec l’opérateur +.

ggplot(d) + geom_histogram()

Cela ne fonctionne pas encore : il manque la variable à représenter.

Esthétique : quelle variable ?

On indique la variable à représenter avec la fonction aes(). Ici, le paramètre x désigne la variable portée par l’axe horizontal.

ggplot(d) + geom_histogram(aes(x = age))
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

Changer de variable

Il suffit de changer la valeur de x :

ggplot(d) + geom_histogram(aes(x = heures.tv))
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.
Warning: Removed 5 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_bin()`).

Note

R affiche un avertissement signalant les valeurs manquantes écartées. Un avertissement n’est pas une erreur : le graphique est produit. Mais lisez-le – il vous dit combien d’observations ne sont pas représentées.

En résumé

Pour faire un graphique, il faut trois choses :

  1. Des données : l’argument de ggplot()
  2. Un type de représentation : geom_xxxx
  3. Une ou des variables : l’argument aes()

On lie les éléments avec l’opérateur +.

Représenter une variable

Une variable quantitative : l’histogramme

L’histogramme découpe la variable en intervalles et compte les observations dans chacun. On contrôle le découpage avec bins :

ggplot(d) + 
  geom_histogram(aes(x = age), bins = 10)

ggplot(d) + 
  geom_histogram(aes(x = age), bins = 50)

Avertissement

Le nombre d’intervalles change ce que vous voyez. Identifiez l’intervalle qui correspond à ce que vous étudiez, ou essayez-en toujours plusieurs avant de conclure quoi que ce soit sur la forme d’une distribution.

Une variable qualitative : le diagramme en barres

ggplot(d) + geom_bar(aes(x = qualif))

Astuce

geom_bar() compte lui-même les effectifs : c’est l’équivalent graphique du count() de la séance dernière. Les valeurs manquantes apparaissent comme une barre.

Étiquettes illisibles

Quand les modalités sont longues, on inverse les axes en passant la variable en y :

ggplot(d) + geom_bar(aes(y = qualif))

Exercice

  1. Représentez la distribution du nombre de frères et sœurs (freres.soeurs).
  2. Faites un diagramme en barres de la variable relig. Comparez avec le count() de la séance dernière.
  3. Représentez la distribution de l’âge avec 5, puis 20, puis 100 intervalles. Que voyez-vous apparaître, et que voyez-vous disparaître ?

20 minutes. La question 3 est la plus importante : elle installe l’idée qu’un graphique est un choix, pas une donnée brute.

Croiser deux variables

Nuage de points

Pour deux variables quantitatives, on utilise geom_point(), qui demande une position en x et une en y :

ggplot(d) + geom_point(aes(x = age, y = heures.tv))
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Le problème des points superposés

Il y a 2000 observations et beaucoup se superposent exactement : impossible de savoir où se concentrent les enquêtés.

La transparence (alpha) et un léger décalage aléatoire (geom_jitter) rendent la densité visible :

ggplot(d) + geom_jitter(aes(x = age, y = heures.tv), alpha = 0.15)
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Important

Le premier graphique n’était pas faux, il était illisible. Un graphique peut cacher l’information aussi bien qu’un tableau.

Quantitative selon qualitative : la boîte à moustaches

ggplot(d) + geom_boxplot(aes(x = sexe, y = heures.tv))
Warning: Removed 5 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_boxplot()`).

Lire une boîte à moustaches

  • Le trait épais au milieu est la médiane.
  • La boîte va du premier au troisième quartile : elle contient la moitié centrale des observations.
  • Les moustaches s’étendent jusqu’aux valeurs extrêmes, dans la limite d’une fois et demie la hauteur de la boîte.
  • Les points au-delà sont affichés individuellement : ce sont les valeurs atypiques.

Ce sont exactement les quartiles calculés la séance dernière avec quantile(). La boîte est leur traduction visuelle.

Comparer plusieurs groupes

ggplot(d) + geom_boxplot(aes(x = heures.tv, y = qualif))
Warning: Removed 5 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_boxplot()`).

Astuce

Comparez avec le tableau group_by(qualif) |> summarise(...) de la séance dernière : même information, mais la dispersion de chaque groupe devient visible.

Mappages

Relier un attribut à une variable

Un mappage est une mise en relation entre un attribut graphique (position, couleur, taille, transparence) et une variable du tableau.

Tous les mappages se déclarent dans aes().

Couleur

ggplot(d) + 
  geom_jitter(aes(x = age, y = heures.tv, color = sexe), alpha = 0.3)
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Taille et transparence

ggplot(d) + 
  geom_jitter(
    aes(x = age, y = heures.tv, color = sexe, size = freres.soeurs), 
    alpha = 0.3
  )
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Chaque geom possède sa propre liste de mappages possibles.

aes() ou pas aes() ?

Parfois on veut fixer un attribut sans le relier à une variable : tous les points en rouge, par exemple. On utilise le même argument color, mais à l’extérieur de aes().

ggplot(d) + 
  geom_jitter(
    aes(x = age, y = heures.tv), 
    color = "darkred", alpha = 0.2
  )
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

ggplot(d) + 
  geom_jitter(
    aes(x = age, y = heures.tv, 
        color = sexe), 
    alpha = 0.2
  )
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

La règle

Important

Si l’attribut dépend d’une variable, il va dans aes().

Si l’attribut est le même pour tous les points, il va en dehors de aes().

On peut mélanger les deux. Ici la taille dépend d’une variable, la couleur est constante :

ggplot(d) + 
  geom_jitter(aes(x = age, y = heures.tv, size = freres.soeurs), color = "royalblue", alpha = 0.2)
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Une erreur classique

ggplot(d) + geom_jitter(aes(x = age, y = heures.tv, color = "darkred"))
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

color est ici dans aes() : R comprend qu’il faut colorer selon une variable qui vaudrait « darkred » pour tout le monde. Il crée donc un groupe unique, lui attribue sa première couleur de palette, et ajoute une légende absurde. Aucun message d’erreur.

Superposer et découper

Plusieurs géométries

On peut ajouter plusieurs geom avec +. Pour éviter de répéter les mappages, on les déclare dans ggplot() : ils sont hérités par toutes les géométries.

ggplot(d, aes(x = sexe, y = heures.tv)) +
  geom_boxplot() +
  geom_jitter(color = "red", alpha = 0.1)
Warning: Removed 5 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_boxplot()`).
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Ajouter une tendance

ggplot(d, aes(x = age, y = heures.tv)) +
  geom_jitter(alpha = 0.15) +
  geom_smooth(method = "lm")
`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Warning: Removed 5 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_smooth()`).
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Note

geom_smooth(method = "lm") ajoute une droite de régression linéaire. Vous la retrouverez en économétrie ; ici, elle sert seulement à visualiser une tendance.

Découper en sous-graphiques

facet_wrap() répète le même graphique pour chaque modalité d’une variable :

ggplot(d, aes(x = age, y = heures.tv)) +
  geom_jitter(alpha = 0.2) +
  facet_wrap(~ sexe)
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

C’est le pendant graphique du group_by() de la séance dernière.

Quand une commande devient longue, répartissez-la sur plusieurs lignes en plaçant le + en fin de ligne, pour que R comprenne que la commande continue.

Mise en forme

Les échelles

Les scales modifient la manière dont un attribut est relié aux valeurs d’une variable, et l’affichage de la légende correspondante. Elles s’ajoutent avec + et prennent la forme scale_<attribut>_<type>.

ggplot(d) + 
  geom_jitter(aes(x = age, y = heures.tv), alpha = 0.15) +
  scale_x_continuous(limits = c(18, 100)) +
  scale_y_continuous(limits = c(0, 12))
Warning: Removed 148 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Titres et étiquettes

labs() règle tous les textes du graphique en une seule fois :

ggplot(d) + 
  geom_jitter(aes(x = age, y = heures.tv, color = sexe), alpha = 0.3) +
  labs(
    title = "Télévision et âge",
    subtitle = "Enquête Histoires de vie, INSEE, 2003",
    x = "Âge (années)",
    y = "Heures de télévision par jour",
    color = "Sexe"
  )
Warning: Removed 5 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).

Thèmes

ggplot(d) + 
  geom_bar(aes(y = qualif)) +
  labs(x = "Effectif", y = NULL) +
  theme_minimal()

Essayez aussi theme_bw(), theme_classic(), theme_light().

Un graphique lisible

  • Des axes nommés, en français, avec l’unité. heures.tv n’est pas un titre d’axe.
  • La source, en sous-titre ou en légende.
  • Pas de décoration inutile. Les couleurs doivent porter de l’information, sinon elles distraient.
  • Le nombre d’observations représentées, surtout si des valeurs manquantes ont été écartées.

Enregistrer un graphique

ggsave("tv_age.png", width = 8, height = 5)

ggsave() enregistre le dernier graphique affiché, dans le dossier de travail. Le format est déduit de l’extension du fichier.

À vous

Exercices

Dans un script commenté :

  1. Représentez la distribution de l’âge selon le sexe, avec des boîtes à moustaches.
  2. Faites un diagramme en barres du niveau d’études (nivetud), lisible.
  3. Le nombre d’heures de télévision diffère-t-il selon que l’on pratique un sport ? Représentez-le, puis comparez avec le tableau correspondant de la séance dernière.
  4. Reprenez le nuage de points âge / heures de télévision, découpez-le par catégorie socio-professionnelle avec facet_wrap(), et donnez-lui un titre et des axes nommés.
Astuce

Pour chaque graphique, écrivez en commentaire ce que vous y lisez. Un graphique sans lecture ne sert à rien.

Exercice swirl

library(swirl)
swirl()

Faites la leçon Representations_graphiques.

Note

En option, pour pratiquer davantage : la leçon facultative Exercice_5 reprend nuage de points, boîte à moustaches et diagramme en bâtons. Voir LECONS_OPTIONNELLES.md.

Pour la prochaine séance

La séance 5 est un projet : une analyse complète, de votre choix, sur hdv2003.

  • Choisissez deux ou trois questions auxquelles vous voulez répondre.
  • Écrivez-les avant de coder.
  • Apportez-les à la séance prochaine.

Ressources

L’antisèche ggplot2 résume l’essentiel en deux pages. Elle est aussi accessible depuis RStudio : Help > Cheatsheets > Data visualization with ggplot2.

La documentation officielle donne la liste complète des géométries, avec un exemple pour chacune.

Le chapitre Data visualisation de R for Data Science est une bonne introduction complémentaire, en anglais.

Les références

Barnier, Julien, et Mayeul Kauffmann. 2023. "Introduction à R et au tydiverse". Version v2023-05-02. Zenodo, released. https://doi.org/10.5281/zenodo.6382598.