Introdução - O ecossistema R
O R (www.r-project.org) é uma ferramenta essencial para a análise de dados em Ecossistemas Agrícolas e Naturais, permitindo que pesquisadores explorem e compreendam padrões complexos em dados biológicos, agronômicos, ecológicos, etc. Originalmente, foi concebido como uma linguagem de programação estatística. Com ele, é possível realizar desde análises estatísticas básicas até análises complexas, mas também é capaz de elaborar visualizações e gráficos e exportar relatórios.
É uma linguagem de programação open-source , distribuído sob a licença GNU, e multiplataforma, disponível para Windows, MacOS e algumas distribuições Linux. Foi criado nos anos 1990 por Ross Ihaka e Robert Gentleman1 na Universidade de Auckland, Nova Zelândia, inspirado na linguagem S, desenvolvida nos anos 1970. Atualmente, seu desenvolvimento é mantido pela R Foundation e por uma comunidade global de usuários que contribuem com a criação de pacotes que estendem suas funcionalidades.
É amplamente utilizado por grandes empresas, órgãos governamentais e, claro, na pesquisa acadêmica. Tem se tornado cada vez mais utilizado entre pesquisadores de diversas áreas do conhecimento, especialmente na área da bioestatística, como ferramenta para análise estatística de dados.
A popularidade do R nas ciências tem sido demonstrada por diversos estudos, como o de Lai et al. (2019), em que os autores analisaram mais de 60 mil artigos publicados nos principais periódicos da área de Ecologia e observaram um aumento linear do uso do R como ferramenta principal para a análise de dados.
Sua flexibilidade, suas interfaces gráficas modernas, como o RStudio, e a ampla gama de pacotes disponíveis contribuem para a crescente adoção do R na comunidade científica.
O software R nas análises estatísticas
O software R é utilizado para uma variedade de análises estatísticas, desde as mais básicas até as mais complexas, demonstrando sua versatilidade na pesquisa científica. Alguns exemplos de análises realizadas com o R incluem:
-Testes de Hipóteses: permite realizar diversos testes de hipóteses, como testes t para comparar médias, testes qui-quadrado para analisar frequências e testes de Wilcoxon para comparar grupos não paramétricos.
Regressão: oferece uma ampla gama de técnicas de regressão, incluindo regressão linear simples e múltipla, regressão logística e modelos lineares generalizados, permitindo analisar a relação entre variáveis e fazer previsões.
Análise de Variância (ANOVA): é possível realizar ANOVA para comparar médias de múltiplos grupos, identificar fontes de variação e testar a significância estatística das diferenças entre os grupos.
Análise Multivariada:possui pacotes para realizar análises multivariadas, como análise de componentes principais (PCA), análise de correspondência e análise de agrupamento, permitindo explorar relações complexas entre múltiplas variáveis.
Modelagem Estatística: oferece ferramentas para construir e avaliar modelos estatísticos complexos, incluindo modelos lineares mistos, modelos de séries temporais e modelos bayesianos, permitindo analisar dados com estruturas complexas e incertezas.
Análise de Séries Temporais: possui pacotes específicos para análise de séries temporais, como “forecast” e “tseries”, permitindo modelar e prever tendências em dados ao longo do tempo. **
Pacotes do R
O R conta com uma grande comunidade ativa (useR!) que está sempre contribuindo com a melhoria do programa por meio do desenvolvimento de pacotes. Esses pacotes adicionam novas funcionalidades e expandem as capacidades do R, abrangendo áreas como análise estatística avançada, visualização de dados, aprendizado de máquina e muito mais. Atualmente, 2 o site do CRAN (Comprehensive R Archive Network) conta com mais de 21 mil3 pacotes para o R.
Os pacotes disponíveis no CRAN são facilmente instalados por meio de funções disponiveis no próprio R. Também há a possibilidade de instalar pacotes diretamente do GitHub, local em que muitos dos desenvolvedores de pacotes open-source hospedam seus trabalhos.
Exemplo 1 (Instalando pacotes no R) Para instalar um pacote no R, utilize a função install.packages() com o nome do pacote entre aspas. Por exemplo, para instalar o pacote tidyverse, que contém um conjunto de ferramentas essenciais para ciência de dados, execute o seguinte comando:
install.packages("tidyverse")Após a instalação, carregue o pacote tidyverse usando a função library():
library(tidyverse)Com o pacote carregado, você terá acesso a diversas funções que ele oferece.
Usando pacman para Gerenciar Pacotes no R
Embora o R ofereça ferramentas nativas para instalar e carregar pacotes, o pacote pacman simplifica e centraliza muitas dessas operações, tornando o gerenciamento de pacotes mais eficiente e intuitivo. Com uma única função, você pode instalar um pacote (se ainda não estiver instalado) e carregá-lo na sua sessão do R. Para Iniciantes, a sintaxe das funções do pacman é geralmente mais fácil de lembrar e usar.
Como o pacman é um pacote como qualquer outro, você precisa instalá-lo uma vez usando a função nativa do R:
install.packages("pacman")A função pacman::p_load() instala e carrega um ou mais pacotes. Se o pacote já estiver instalado, apenas o carrega.
pacman::p_load("tidyverse")O pacote pacman oferece uma maneira mais concisa e organizada de gerenciar seus pacotes no R, economizando tempo e esforço.
RStudio
O RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE4) que oferece uma interface gráfica amigável e ferramentas poderosas para programar em R. Disponível em versões open-source e comercial, o RStudio foi projetado para aumentar a produtividade dos usuários, com recursos que facilitam a escrita, execução e depuração de código, o gerenciamento de projetos e a criação de documentos.
A interface do RStudio é dividida em painéis que organizam as diferentes funcionalidades. O painel do editor de código permite escrever e editar scripts, com recursos como destaque de sintaxe, autocompletar e dicas de código. O console exibe os resultados da execução do código e permite interagir diretamente com o R. No painel “Ambiente”, você pode visualizar os objetos criados na sua sessão, como vetores, data frames e funções. Outros painéis úteis incluem o histórico de comandos, a visualização de arquivos e o gerenciador de pacotes.
Além das funcionalidades básicas, o RStudio oferece recursos avançados, como:
Depuração de código: Permite acompanhar a execução do código passo a passo, inspecionar variáveis e identificar erros.
Gerenciamento de projetos: Facilita a organização de projetos com múltiplos arquivos e pastas.
Integração com Git: Permite usar o Git para controle de versão, facilitando o trabalho em equipe e o acompanhamento de mudanças no código.
Atalhos de teclado: Oferece uma variedade de atalhos para agilizar tarefas comuns, como executar código, comentar linhas e navegar entre arquivos.
Posit Cloud (RStudio Cloud)
Anteriormente conhecido como RStudio Cloud, o Posit Cloud5 é uma versão online do RStudio que permite usar o R e o RStudio diretamente no seu navegador web, sem necessidade de instalar nada na sua máquina.
Com o Posit Cloud, você pode:Começar a usar o R imediatamente:Sem necessidade de instalar nada na sua máquina, você pode começar a usar o R e o RStudio imediatamente.
Acessar seus projetos de qualquer lugar:Acesse seus projetos de qualquer lugar com um navegador web, sem se preocupar com a configuração do ambiente na sua máquina local.
Compartilhar projetos com colegas:Compartilhe projetos com colegas, facilitando o trabalho em equipe e a colaboração em análises.
Garantir a reprodutibilidade:Crie projetos com versões específicas do R e pacotes, garantindo a reprodutibilidade das suas análises em diferentes máquinas.
O Posit Cloud oferece uma conta gratuita com algumas limitações, como recursos computacionais limitados e tempo de inatividade. Para quem precisa de mais recursos, existem planos pagos com maior capacidade de processamento, armazenamento e tempo de execução. Para começar a utilizar, basta criar uma conta no site rstudio.cloud.
Tidyverse
O universo Tidyverse é uma coleção de pacotes para o R elaborada para a ciência dos dados (data science). Projetados com uma filosofia unificada, os pacotes do Tidyverse compartilham uma gramática consistente, estruturas de dados otimizadas e funções que facilitam a manipulação, análise e visualização de dados, em comparação com as funções básicas do R.
Para instalar todos os pacotes tidyverse :
install.packages("tidyverse")Entre os principais pacotes do tidyverse estão:
ggplot2: cria gráficos de alta qualidade com uma sintaxe declarativa, permitindo a construção de visualizações complexas de forma intuitiva.dplyr: oferece funções para manipulação de dados de forma eficiente, como filtrar, selecionar, criar novas variáveis, agrupar dados e resumir informações.tidyr: auxilia na organização de dados, com funções para transformar dados de formato “largo” para “longo” e vice-versa, além de lidar com valores ausentes.readrereadxl: importa dados de arquivos externos, como CSV, TXT e Excel, de forma rápida e eficiente.purrr: facilita a programação funcional, permitindo a aplicação de funções a vetores e listas de forma elegante e concisa, substituindo os loops tradicionais.tibble: cria data-frames modernos.stringr: oferece funções para manipular texto (strings).forcats: facilita o trabalho com variáveis categóricas (factor).
Existem ainda muitos outros pacotes que podem ser consultados aqui: www.tidyverse.org/packages
RMarkdown
O Markdown é uma linguagem de marcação em texto puro (plain text), em que são utilizadas marcações (muito sutis) para títulos, links e formatações em geral. É bastante legível mesmo sem processamento, diferente de linguagens como HTML ou LaTeX, que exigem muitas tags.
RMarkdown é uma extensão do Markdown que permite combinar código R com texto. Isso possibilita a criação de documentos dinâmicos, onde o código é executado e os resultados (tabelas, gráficos) são incluídos no documento final.
O pacote knitr executa os códigos em R e converte o documento RMarkdown para Markdown. Em seguida, o pacote pandoc converte o Markdown para o formato desejado, como HTML, PDF ou Word, entre muitos outros.
Mais informações podem ser encontradas em:R Markdown:The Definitive Guide e R Markdown Cookbook.
Lai, Jiangshan, Christopher J. Lortie, Robert A. Muenchen, Jian Yang, e Keping Ma. 2019. “Evaluating the popularity of R in ecology”. Ecosphere 10 (1): e02567. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/ecs2.2567.
O nome R vem das iniciais dos nomes dos autores.↩︎
ano de 2025↩︎
Consulte o número atualizado em https://cran.r-project.org/web/packages/↩︎
do inglês Integrated Development Environment↩︎
A empresa RStudio mudou seu nome para Posit em outubro de 2022, e seus produtos estão sendo gradualmente renomeados para refletir essa mudança.↩︎