Le logiciel R est un logiciel de statistique gratuit et très puissant.
Il peut être téléchargé à l’adresse suivante : http://www.r-project.org
Dans le cadre du M2 Recherche en Psychologie des Universités Grenoble Alpes et Savoie Mont Blanc, nous proposons une introduction de 6 heures à ce logiciel.
Les personnes intéressées pourront trouver les diapositives de ce cours en libre téléchargement ci-dessous :

To get access to the "outliers" function (ranking participants according to their studentized deleted residuals, lever, or Cook D—a function I wrote) and "PRE" function (computing effects sizes for each one of the parameter estimates of a given regression model—a fonction wrote by Fabrice Gabarrot). You can download directly the "MCARfunctions" R package from my GitHub page. To do so, you need to 1) download the "devtools" package (with "install.packages("devtools")", this will give you access to the "install_github" function) and 2) use the following command:
devtools::install_github("mullerd38/MCARfunctions")
As always in R, you will then need to activate the package, for instance, using "library" (this will translate into "library(MCARfunctions)"). Then, the "outliers" and "PRE" functions can be used like this:
outliers(DV~IV, DF)
fit <- lm(DV~IV, DF)
PRE(fit)
By defaults, datasets are ranked by studentized deleted residuals, if you want to ranked them according to levers or Cook D, you can use:
outliers(DV~IV, DF,"lever")
outliers(DV~IV, DF,"cookd")
To get a complete R script with all the commands, click the button just below:

Pour ceux qui désirent aller plus loin dans la découverte de R, je conseille le très bon ouvrage de Robert Muenchen (en notant qu’il n’est pas vraiment nécessaire d’être un utilisateur de SAS ou de SPSS pour découvrir cet ouvrage).