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Le logiciel R++ en détail

Les Fonctionnalités de R++

Pour concevoir R++, nous allons à la rencontre de médecins (une centaine à ce jour). Nous dressons la liste de leurs douleurs en statistiques : "j'ai dû mal à trouver les valeurs aberrantes" ; "je ne sais jamais quel test choisir" ; "je passe beaucoup de temps à modifier mes graphiques"... Pour chaque douleur, nous réfléchissons (avec eux) à une solution.
Après validation, les solutions sont transformées en fonctionnalités.

R++, le logiciel qui facilite
l'analyse de vos statistiques

Une analyse statistique se déroule généralement en 4 étapes. En premier lieu, il vous faut nettoyer vos données. Elles contiennent toujours des valeurs aberrantes (un patient qui a saisi sa taille en centimètre au lieu de mètre, un interne a noté "Homme/Femme" pendant qu'un autre notait "H/F", etc). Ensuite, on regarde s'il y a des liens entre les variables. Cela se fait via des tests statistiques, et il n'est pas toujours simple de savoir quel est le bon. Pour aller plus loin, on fait des modélisations : régression linéaire et logistique, courbes ROC, modèle de Survie. Enfin, on exporte les résultats vers l'article.
À travers toutes ces étapes, R++ vous accompagne via des fonctionnalités spécifiques dont le seul but est de vous simplifier la vie.

Découvrez les fonctionnalités de R++

Icône nettoyage des données

Avant l’analyse statistique : le nettoyage des données

Qu’elles soient saisies par des médecins, des internes ou directement les patients, qu’elles soient mono ou multicentriques, qu’elles soient prospectives ou rétrospectives, toutes les bases de données contiennent des valeurs aberrantes, des variables mal codées ou encore des erreurs de typage. R++ a développé une série d'outils dédiés à la correction de vos bases. Ils vous permettent le nettoyage, mais également de faire l’analyse univariée et l’enrichissement de vos données comme la création de nouvelles colonnes. Dans cette courte vidéo, on vous montre comment :

  • Détecter les valeurs aberrantes
  • Corriger une valeur aberrante
  • Rectifier une erreur typographique
  • Calculer une différence entre deux dates (avec un résultat en jour, mois, année, etc)
  • Discrétiser une variable (transformer une mesure numérique en 3 ou 4 catégories)
  • Combiner plusieurs variables (par exemple, le poids divisé par la taille au carré)
  • Obtenir tous les graphes de toutes les variables
  • Obtenir tous les résumés (moyenne, médiane, effectif, etc) de toutes les variables
  • Filtrer vos données (uniquement les bébés hommes de moins de 300 jours)
  • Exporter toutes les analyses
Icône tests statistiques

Les tests statistiques

Les tests statistiques constituent le cœur de nombre d'articles ou mémoires. Ce sont eux qui fournissent le sacro-saint petit p tellement apprécié des reviewers. Vous en connaissez beaucoup : khi2, t de Student, corrélation de Pearson ou de Spearman, tests des rangs… Par contre, il n’est pas toujours évident de savoir lequel utiliser et dans quelles conditions. R++ s’en souvient pour vous. En quelques clics, il vous donne tous les tests relatifs à la variable qui vous intéresse. Vous ne pouvez plus vous tromper. Il vous donne les tests, mais aussi les graphiques, les densités, les résumés bivariés. Et si malgré tout un doute subsiste, son aide intégrée est là pour vous éclairer. Dans la vidéo, on vous montre :

  • Le khi2
  • Le t de Student
  • L’ANOVA à un facteur
  • La corrélation de Pearson
  • Le test exact de Fisher
  • Le test des rangs de Wilcoxon
  • Le test des rangs de Kruskal-Wallis
  • Les tests appariés
  • Les Odd Ratio
Icône modélisation

La modélisation

Les tests permettent d’établir l’existence d’un lien entre deux variables. Pour aller plus loin, pour contrôler les biais, pour établir des interactions entre plus de deux variables, il vous faut modéliser. R++ vous donne accès aux 5 modèles les plus utilisés en médecine : régression linéaire, régression logistique, ANOVA multivarié, courbes ROC et modèle de Survie (Log-rank, Cox). À chaque fois, il vous suffit de cliquer sur les variables qui vous intéressent et le modèle se construit automatiquement, au fur et à mesure, en temps réel.

  • Régression linéaire
  • ANOVA
  • Comment lire une régression linéaire ?
  • Sélection automatique des variables
  • Les critères de qualité
  • Régression logistique
  • Comment lire une régression logistique ?
  • Courbes ROC
  • Modèle de Survie
  • Courbes de Kaplan-Meier
  • Modèle de Cox et Log-Rank
Icône export des graphiques

Export des graphiques

Certes, R++ est ludique. Mais quand vous faites des statistiques, vous avez généralement pour objectif de publier un article. R++ est compatible avec la suite Microsoft. D’un simple drag & drop, vous pouvez exporter tous les graphes et résultats qui vous intéressent vers Word. Vous pouvez également copier-coller les tableaux dans Excel, ou Powerpoint.

  • Changer le type de graphe
  • Changer les police
  • Supprimer le canal alpha
  • Faire un graphique «beau» !
  • Changer les dpi
  • Exporter vers la suite Office
Icône tableur

Éditeur de table 1

Cerise sur le gâteau, R++ inclut un éditeur de table 1. Vous savez, la table 1, nombre de revues demandent à ce que la première table de votre article soit une comparaison des caractéristiques de votre groupe intervention et de votre groupe témoin : il y a tant de femmes dans chaque groupe, la moyenne d'âge est de tant… Elle n’est pas très compliquée à construire, il faut juste calculer des tonnes de moyennes, d'écart type, d'effectifs, un par un. C'est particulièrement chronophage. Dans R++, la table 1 se construit en quelques clics… et elle est directement en forme pour votre article.

  • Construire une table 1 en 3 clics
  • Exporter la table 1 vers la suite Microsoft
  • Paramétrer la table 1
  • Table1 avec groupe et sous-groupe
  • Table1 avec ou sans le petit p

Testez gratuitement R++ !

Avec R++, ne laissez plus dormir les données.
Quelque soit votre niveau en statistique, n’hésitez pas à le tester gratuitement pour
découvrir toutes les fonctionnalités de notre logiciel !

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Les points forts de R++

Illustration de claquement de doigts
Simple d'utilisation
Illustration de glisser-déposer
Export des résultats par glisser / déposer
Logo de Microsoft Office
Compatible avec MS Office
Illustration d'un article scientifique
Accepté par les revues scientifiques
Illustration d'un chronomètre
Grande économie de temps
Illustration d'un temps apprentissage court
Temps d'apprentissage très court

Ils utilisent R++

Icône début citation

La chose qu’on apprécie le plus dans le logiciel d’analyse R++, c’est le fait d’avoir une équipe qui est très à l’écoute de nos demandes.

Maximilliano Gelli
Chirurgien viscéral et digestif
Institut Gustave Roussy - villejuif

Je suis nulle en stats, je déteste les stats. R++, ça m’a (presque) fait aimer les stats.

Sonia Outh
Interne en médecine générale
CHU PURPAN - toulouse

C’est simple d’utilisation et ludique. Ça vous fait gagner énormément de temps. Il ne faut pas hésiter !

Aurélien Hostalrich
chirurgien Vasculaire
CHU Rangueil - toulouse

Foire aux questions

Pourquoi choisir R++ ?
Peut-on faire des foreCAST avec R++ ?
Comment tester R++ ?

Vous avez du mal à y croire ? Vous voulez vous rendre compte par vous même ? Ou vous êtes simplement curieux de voir comment l'IHM peut révolutionner les statistiques ?

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