Esse artigo – feito à pedido da minha amiga Ana Paula – tem por objetivo apresentar o R e o R Studio, fornecendo um passo a passo muito básico de como instalá-los. Ao final desse texto, acreditamos que você estará mais informado sobre o que é o R e sobre as diferenças entre ele e o R Studio.

O que é o R?

R é uma linguagem de programação e, ao mesmo tempo, um ambiente de trabalho para análise estatística, ou seja, é uma ferramenta específica para a manipulação de dados numéricos, produção de gráficos e modelagens estatísticas, das mais simples às mais complexas. O R (ou R project) é uma ferramenta gratuita, parte do Projeto GNU e é mantido pela R Foundation, uma organização sem fins lucrativos.

Por que usar o R?

Sucintamente, podemos dizer que o R tem se tornado rapidamente uma das ferramentas estatísticas mais utilizadas no planeta. Os motivos para isso são muitos, como já sugeria o New York Times em 2009, mas abaixo eu listo os que, para mim, são mais convincentes:

1. É gratuito: enquanto os programas de análise de dados como o SPSS (IBM) ou SAS (SAS Institute) custam pequenas fortunas, o R pode ser baixado da internet e usado imediatamente por qualquer um, seja por uma pessoa física seja por uma instituição.

2. É um dos mais usados pela comunidade: na área da psicolinguística, pelo menos desde os artigos já clássicos de Jaeger (2008) e Baayen, Davidson & Bates (2008), que apresentaram de forma ampla à comunidade uma solução para o problema colocado desde 1973 por Clark, o R parece ter se tornado a ferramenta mais utilizada pela comunidade mundial. Os artigos em geral apresentam os dados como analisados pelo R, as universidades oferecem cursos de R, os gráficos são produzidos com o R. Enfim, se você pretende se inserir de algum modo nessa comunidade, o R parece ser, se não essencial, pelo menos um facilitador. Vale destacar que, no mundo acadêmico em geral, o R está em segundo lugar dentre as ferramentas mais usadas, como sugerido o artigo já citado.

3. É um dos que tem mais ajuda online: basicamente, se você precisa fazer alguma coisa no R, basta procurar no Google que uma resposta surgirá sem muito esforço, seja uma tarefa básica seja uma coisa muito complexa e difícil. E, se você não achar, basta colocar em algum fórum que alguém aparecerá para lhe ajudar em algum momento. Além disso, há milhares de tutoriais para o R disponíveis gratuitamente, como o de Modelos Mistos da professora Mahayana Godoy, da UFRN. Para os programas pagos, em geral, é preciso contratar uma assistência especializada.

4. É um dos mais flexíveis: a menos que você seja um data analyst com habilidade de sobra para trabalhar com python ou com outras ferramentas avançadas, é pouco provável que consiga algo mais versátil do que o R. Com ele você pode manipular tabelas longas e complexas que travariam o seu Excel em pouco tempo; ou pode implementar complexos modelos bayesianos de regressão ordinal; ou elaborar gráficos interessantes, claros e informativos ótimos para impressionar nas apresentações; ou filtrar milhares de linhas de dados em segundos… Tudo isso usando a mesma ferramenta e a mesma linguagem de programação. Mais do que isso, você pode automatizar uma série de processos ANTES de elaborar o seu experimento, por exemplo, e daí economizar muito tempo na hora da análise final quando ele finalmente estiver pronto.

Usar o R é muito difícil?

Sendo sincero, “sim” e “não”. Se você está começando a programar, descobrirá muito rapidamente que a lógica de trabalho com o R é muito diferente da lógica dos programas com os quais está acostumado a lidar. Por exemplo, se você tem por hábito manipular seus dados no Excel, onde tudo é feito apertando botões em uma interface amigável, no máximo escrevendo uma função ou outra, terá que “virar algumas chaves” na sua cabeça, porque não é assim que o R funciona.

Esse processo pode demorar um pouco mais ou um pouco menos, mas certamente você terá que escalar uma curva de aprendizagem até estar minimamente habilitado para usar o R. O problema é que, no começo, o processo pode se mostrar bem frustrante: inúmeras vezes você quererá fazer uma manipulação mais complexa com a qual já está acostumado e, quando for fazê-la no R, receberá seguidas vezes uma irritante mensagem de erro. Pior! Você não terá a mínima ideia de por que diabos a tal mensagem aparece. Pior! Você checará dezenas de vezes as etapas do processo e terá certeza de que fez tudo certo. Mas a verdade é que não fez…

O que nós recomendamos é: não desista! Procure ajuda, pesquise no Google pelo código de erro que você está recebendo, pergunte para alguém, descanse e retorne ao problema com a cabeça fria num outro dia. Você vai eventualmente entendê-lo e ele se tornará óbvio. E então algum outro surgirá para te perturbar. É normal. E quando você menos esperar, estará fazendo coisas que seus companheiros de Excel jamais sonham alcançar. Enquanto eles estarão passando horas tentando arrancar os dados de uma planilha do Ibex Farm, você fará isso com uma linha de código; enquanto eles buscam manualmente corrigir erros de digitação em uma longa lista de condições experimentais, você corrigirá tudo, com 100% de confiança, livre dos erros humanos, em menos de trinta segundos; enquanto eles estiverem passando perrengues para responder aquele parecerista que encrencou – corretamente, eu diria – com as suas belas ANOVAs, você estará fazendo os mais precisos modelos mistos que qualquer parecerista pudesse querer.

Em resumo, no início, o R te consumirá algum tempo e alguns fios de cabelo, mas, no final, facilitará em muito o seu trabalho com dados, de modo que você possa passar mais tempo debruçado sobre a teoria do que executando tarefas repetitivas no Excel.

O que é o R Studio?

O R Studio é uma IDE (Integrated Development Environment ou Ambiente de Desenvolvimento Intregrado) para o R, mas o que é uma IDE, afinal? Se você nunca programou antes, entender uma IDE pode ser um pouco complicado, mas, para o nosso caso, a ideia é que o R Studio funcione como um programa que facilita o manejo do R, uma espécie de interface mais amigável entre o R (o programa cru, digamos assim) e o usuário.

Por exemplo, se você estiver usando apenas o R, tudo a que terá acesso será um ambiente chamado “console”. Nesse console, você poderá digitar comandos para que o R execute determinadas tarefas. No entanto, esses comandos aparecerão em fontes de cor única. Ao usar o R Studio, no entanto, você terá acesso a um “terminal” (chamado de syntax-highlighting editor), ou seja, a um espaço em que os comandos serão coloridos de acordo com o tipo de propriedade que cada parte do comando tem, facilitando muito a percepeção de códigos equivocados ou problemáticos de algum modo. Compare as imagens abaixo, por exemplo, em que temos o mesmo código no “terminal” do R Studio e no “console” do R, respectivamente.

Além disso, o R Studio apresenta uma série de paineis customizáveis em que você pode visualizar mais facilmente os seus dados, os seus gráficos ou mesmo investigar o histórico de comandos usados, manipular o seu ambiente de trabalho e um conjunto de outras funções. Dentre essas, ele apresenta, por exemplo, um “debugger”, ou seja, o programa te dá algumas dicas, indicando quando o seu código viola certas regras de programação.

Se quiser saber mais sobre as funcionalidades do R Studio, dê uma olhada neste link.

O que o R Studio não é:

O R Studio não vai transformar o R em uma ferramenta que não precisa de programação. Para isso, existem outros projetos, como o Action, que você pode tentar também. Saiba, no entanto, que usando o Action (ou outra ferramenta semelhante), você não terá a flexibilidade que terá com o R Studio. Muitas funcionalidades do R precisam de tempo para serem implementadas nesses programas, o que não é necessário no R Studio, já que, digamos assim, a ligação dele com o R é mais direta, visto usar a linguagem de programação daquele programa.

Vamos resumir então: o R é o “programa” (ou ambiente de trabalho, para se mais adequado) para manipulação de dados e o R Studio é uma espécie de interface com o usuário, para facilitar o uso do R. Logo, para usar o R Studio, primeiro você precisa instalar o R em seu computador e, em seguida, instalar o R Studio. Vamos a esses passos.

Instalando o R no Windows

Passo 1

Acesse o link para download do R e clique em “Download R for Windows”.

Passo 2

Se você estiver instalando o R pela primeira vez (se não, por que diabos estaria lendo isso?), clique em “base” ou em “install R for the first time” (ambos levam para o mesmo lugar).

Passo 3

Clique em “Download R “Versão” for Windows”, sendo que onde está “Versão” estará o número da versão que você estará baixando, como “Download R 4.0.5 for Windows”. Esse arquivo será um executável de formato .exe e seu nome será algo pareceido com “R-4.0.5-win.exe”. Faça o download e salve esse arquivo em seu computador.

Passo 4

Vá até onde você salvou o arquivo acima e dê dois cliques sobre ele, executando-o. Nesse momento serão pedidas uma série de autorizações para instalação do programa. Siga todos os passos recomendados e, ao final, o programa estará instalado em seu computador.

Instalando o R Studio no Windows

Passo 1

Acesse o link para download do R Studio e clique em “Download” sob a etiqueta “RStudio Desktop - Open Source License - Free”. Observe que você deve baixar o “RStudio Desktop”, não o “RStudio Server”.

Passo 2

Encontre o seu sistema operacional (ou OS) na tabela, provavelmente “Windows 10” e clique no link para Download, que terá um formato semelhante a este: “RStudio-1.4.1106.exe”.

Passo 3

Vá até onde você salvou o arquivo acima e dê dois cliques sobre ele, executando-o. Nesse momento serão pedidas uma série de autorizações para instalação do programa. Siga todos os passos recomendados e, ao final, o programa estará instalado em seu computador.

Um adendo: O que é CRAN?

CRAN é uma sigla para “Comprehensive R Archive Network”, basicamente, uma rede global de servidores que armazenam o R em algum lugar perto de você. No Brasil, por exemplo, na data em que este post está sendo redigido, temos 5 CRAN mirrors, cada um em uma instituição diferente (Universidade Estadual de Santa Cruz, Universidade Federal do Paraná, Fundação Oswaldo Cruz – RJ, Universidade de São Paulo, no Campus da Capital e no de Piracicaba). É dos repositórios nesses CRAN mirrors que você muitas vezes baixará o R e inúmeros de seus pacotes. Em geral, você não precisa ter muitas informações sobre isso. O R fará a busca adequada no lugar certo para você. Apenas colocamos essa informação aqui para você não ficar assustado se porventura ela aparecer por aí.