gtsummary suite et fin

include/before_body.html

@@ -88,6 +88,7 @@
               <div class="col-sm-4">
   	            <ul class="multi-column-dropdown">
                   <li class="dropdown-header">Statistiques avancées</li>
+                  <li><a href="gtsummary.html">Tableaux statistiques avancés avec <strong>gtsummary</strong></a></li>
                   <li><a href="effets-d-interaction.html">Effets d'interaction dans un modèle</a></li>
                   <li><a href="multicolinearite.html">Multicolinéarité dans la régression</a></li>
                   <li><a href="modeles.html">Quel type de modèles choisir ?</a></li>

libs/tabwid-1.0.0/tabwid.css

@@ -0,0 +1,33 @@
+.tabwid table{
+  border-spacing:0px !important;
+  border-collapse:collapse;
+  line-height:1;
+  margin-left:auto;
+  margin-right:auto;
+  border-width: 0;
+  display: table;
+  margin-top: 1.275em;
+  margin-bottom: 1.275em;
+  border-color: transparent;
+}
+.tabwid_left table{
+  margin-left:0;
+}
+.tabwid_right table{
+  margin-right:0;
+}
+.tabwid td {
+    padding: 0;
+}
+.tabwid a {
+  text-decoration: none;
+}
+.tabwid thead {
+    background-color: transparent;
+}
+.tabwid tfoot {
+    background-color: transparent;
+}
+.tabwid table tr {
+background-color: transparent;
+}

multicolinearite.Rmd

@@ -64,7 +64,7 @@ vif(mod)
 
 Dans notre exemple, tous les FIV sont proches de 1. Il n'y a donc pas de problème potentiel de colinéarité à explorer.
 
-## La multicolinéarité est-elle toujours un problème ?
+## La multicolinéarité est-elle toujours un problème ?
 
 Là encore, il n'y a pas de consensus sur cette question. Certains analystes considèrent que tout modèle où certains prédicteurs seraient colinéaires n'est pas valable. Dans un [billet sur internet](https://statisticalhorizons.com/multicollinearity), Paul Allison évoque quant à lui des situations où la multicolinéarité peut être ignorée en toute sécurité. Le texte ci-dessous est une traduction du billet de Paul Allison.
 

regression-logistique.Rmd

@@ -419,6 +419,8 @@ library(car)
 Anova(reg)
 ```
 
+<a name="type_global_p"></a>
+
 Si l'on a recours à `tbl_regression`{data-pkg="gtsummary"}, on peut facilement ajouter les p-valeurs globales avec `add_global_p`{data-pkg="gtsummary"}.
 
 ```{r}

regression-logistique.html

@@ -418,7 +418,7 @@
               <div class="col-sm-4">
   	            <ul class="multi-column-dropdown">
                   <li class="dropdown-header">Divers</li>
-                  <li><a href="formater-nombres.html">Mettre en forme des nombres</a></li>
+                  <li><a href="formater-nombres.html">Mettre en forme des nombres avec <strong>scales</strong></a></li>
                   <li><a href="couleurs.html">Couleurs et Palettes</a></li>
                   <li><a href="annotations-mathematiques.html">Annotations mathématiques</a></li>
                   <li><a href="calculer-un-age.html">Calculer un âge</a></li>
@@ -1393,6 +1393,7 @@ <h3>Identifier les variables ayant un effet significatif</h3>
 {"columns":[{"label":[""],"name":["_rn_"],"type":[""],"align":["left"]},{"label":["LR Chisq"],"name":[1],"type":["dbl"],"align":["right"]},{"label":["Df"],"name":[2],"type":["dbl"],"align":["right"]},{"label":["Pr(>Chisq)"],"name":[3],"type":["dbl"],"align":["right"]}],"data":[{"1":"17.309362","2":"1","3":"3.176182e-05","_rn_":"sexe"},{"1":"52.802551","2":"3","3":"2.019958e-11","_rn_":"grpage"},{"1":"123.826250","2":"4","3":"8.132287e-26","_rn_":"etud"},{"1":"4.231856","2":"5","3":"5.165401e-01","_rn_":"relig"},{"1":"13.438488","2":"1","3":"2.465142e-04","_rn_":"heures.tv"}],"options":{"columns":{"min":{},"max":[10]},"rows":{"min":[10],"max":[10]},"pages":{}}}
   </script>
 </div>
+<p><a name="type_global_p"></a></p>
 <p>Si l’on a recours à <code data-pkg="gtsummary">tbl_regression</code>, on peut facilement ajouter les p-valeurs globales avec <code data-pkg="gtsummary">add_global_p</code>.</p>
 <div class="sourceCode" id="cb50"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb50-1"><a href="#cb50-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>reg <span class="sc">%&gt;%</span></span>
 <span id="cb50-2"><a href="#cb50-2" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>  <span class="fu">tbl_regression</span>(<span class="at">exponentiate =</span> <span class="cn">TRUE</span>) <span class="sc">%&gt;%</span></span>

verification_installation_dependances.R

@@ -32,7 +32,7 @@ if (!length(m)) {
 
 ## github
 
-thru_github <- c("larmarange/JLutils", "carlganz/svrepmisc", "mikabr/ggpirate", "hrbrmstr/waffle", "jthomasmock/gtExtras")
+thru_github <- c("larmarange/JLutils", "carlganz/svrepmisc", "mikabr/ggpirate", "hrbrmstr/waffle", "jthomasmock/gtExtras", "ddsjoberg/bstfun")
 github_pkgs <- str_sub(thru_github, str_locate(thru_github, "/")[, 1] + 1)
 
 for (i in m[!m %in% github_pkgs])