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# Method 1: case_when()
umaru = umaru %>% mutate(depression = case_when(BECK < 10 ~ 1,
                                                BECK < 19 ~ 2,
                                                BECK < 30 ~ 3,
                                                BECK >= 30 ~ 4))
Method 2: Avec case_when() + between() (lisible)
library(dplyr)
umaru <- umaru %>%
  mutate(
    depression = case_when(

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# Delete a variable
M2SGS_disc <- M2SGS %>% select(-DISTANCE_BDX)

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tbl_summary(M2SGS, include = c("SEXE", "M1_SP", "DISTANCE_BDX"), statistic = list( all_continuous() ~ "{mean} ({sd})" ), digits = ( all_continuous() ~ c(1, 1) ) )
# Explication:
## statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})")
### Normally, continuous variables are summarized with median (IQR) by default. Here, you override that: For all continuous variables, display: mean (standard deviation)
### The "{}" are placeholders — {mean} is replaced by the mean, {sd} by the standard deviation.

## d) digits = (all_continuous() ~ c(1, 1))
### Controls number formatting (number of decimal places). For all continuous variables, both the mean and standard deviation will be shown with 1 decimal place.
### Example: 45.3 (12.7) instead of 45.34567 (12.7345).

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hist(M2SGS$DISTANCE_BDX, xlab = "Distance à Bordeaux", ylab = "nombre d'étudiants", main = "Distribution de la distance entre Bordeaux et le lieu de naissance des étudiants du M2 SGS-SM - représentation par un histogramme", col = "cadetblue")
#rajouter des titres à l’axe des abscisses (xlab),
#rajouter des titres à l’axe des ordonnées (ylab),
#réduire la taille du titre (cex.main),
#avoir des données plus précises en réduisant les intervalles (breaks qui permet de faire varier le nombre de classes présentées : + il y a de classes, + c’est précis)
#avoir un axe des abscisses plus ou moins précis (xaxp),
#avoir les fréquences au lieu des effectifs (probability = TRUE)

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# Load the package
library(lubridate)
# Choose the right parser
ymd("2025-09-25") # works for "YYYY-MM-DD"

dmy("25/09/2025") # works for "DD/MM/YYYY"

mdy("09-25-2025") # works for "MM-DD-YYYY"
# Apply to the dataset
M2SGS$Date <- dmy(M2SGS$Date)

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M2SGS <- read.csv2(file = "Liste_M2SGS_2025.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")

# read.csv2 : c’est une fonction qui sert à importer un fichier CSV dans R. La version csv2 est utilisée pour les fichiers au format européen, où :
##le séparateur de colonnes est ; (point-virgule), et le séparateur décimal est , (virgule).
## (Contrairement à read.csv qui utilise , comme séparateur de colonnes et . comme séparateur décimal.)

## header = TRUE : cela indique que la première ligne du fichier contient les noms des colonnes (pas des données).

## sep = ";" : précise que le séparateur de colonnes est le point-virgule ;. (Par défaut, c’est déjà le cas avec read.csv2, donc c’est redondant mais clair.)

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#1. Check Current Working Directory
getwd()
###########################
#2. Set Working Directory
setwd("C:/Users/YourName/Documents/Project")
############################
#3. Use RStudio Menu
## Session → Set Working Directory → Choose Directory…
############################
#4. Use here Package (Project-Oriented)

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library(installr)
updateR()