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Bioestatística aplicada aos ecossistemas agrícolas e naturais

Introdução - O ecossistema R

O R (www.r-project.org) é uma linguagem de programação open-source, distribuído sob a licença GNU, e multiplataforma, disponível para Windows, MacOS e algumas distribuições Linux. Embora esteja se tornando cada vez mais de uso geral, ele foi originalmente concebido como uma linguagem de programação estatística. Dessa forma, além de análises estatísticas, é capaz de produzir representações gráficas de altíssima qualidade, além de relatórios.

Foi criado por Ross Ihaka e Robert Gentleman1 na Universidade de Auckland, Nova Zelândia. Atualmente, é desenvolvido pela R Foundation.

É amplamente utilizado pelas grandes empresas, órgãos governamentais e, claro, na pesquisa acadêmica.

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.

Pacotes do R

O R conta com uma comunidade grande e ativa (useR!) que está sempre contribuindo com a melhoria do programa por meio do desenvolvimento de pacotes que estendem as funções originais da linguagem R. Atualmente, 2 o site do CRAN (Comprehensive R Archive Network) conta com mais de 18 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.

RStudio

O RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado - IDE4 com versão open-source e comercial.

Foi desenvolvido para aumentar a produtividade dos usuários. Inclui um console, um editor com destaque visual com suporte a execução direta do código, e ferramentas para manejar arquivos, plotagens, histórico, entre outros.

RStudio Cloud

É uma versão do RStudio que pode ser acessado via navegador, de modo que nada precisa ser instalado na máquina localmente.

Além de poder utilizar todas as funcionalidades do R e do RStudio, com o RStudio Cloud é mais fácil compartilhar os projetos com sua equipe.

Para começar a utilizar, basta criar uma conta no site rstudio.cloud. Existe uma conta gratuita que pode ser suficiente para usuários ocasionais. Para quem necessitar, existem também planos pagos.

Tidyverse

O universo Tidyverse é uma coleção de pacotes para o R elaborados para a ciência dos dados (data science). Todos os pacotes compartilham uma filosofia, gramática e estrutura de dados. As funções facilitam a comunicação entre humanos e máquina 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: criar gráficos de altíssima qualidade;
  • dplyr: manipulação de dados;
  • tidyr: organização de dados;
  • readr: leitura de arquivos externos, como csv;
  • purrr: programação funcional, permite substituir os loops convencionais;
  • tibble: reinterpretação do quadro de dados (data-frame) original;
  • stringr: trabalhar com textos (strings);
  • forcats: trabalhar com fatores (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. Seu resultado é bastante legível mesmo sem processamento, diferente de outras linguagens, como HTML ou Latex que requerem muitas tags para formatar o texto.

Uma extensão do Markdown original é a linguagem RMarkdown. Esta é uma poderosa ferramenta que permite combinar as análises e os relatórios em um mesmo documento, pois permite incluir códigos em R ao longo do documento.

De modo geral, o pacote knitr executa os códigos em R e converte o documento de RMarkdown para Markdown. O pacote pandoc renderiza o documento Markdown para o formato desejado, que pode ser HTML, PDF, Word, entre muitos outros. Mais informações podem ser encontradas em: R Markdown: The Definitive Guide e R Markdown Cookbook

References

LAI, Jiangshan; LORTIE, Christopher J.; MUENCHEN, Robert A.; YANG, Jian; MA, Keping. Evaluating the popularity of r in ecology. Ecosphere, vol. 10, no. 1, p. e02567, 2019. DOI https://doi.org/10.1002/ecs2.2567. Available at: https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/ecs2.2567.