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Vous avez à plusieurs reprise étudié le jeu de données portant sur la croissance des dents de cochons d’Inde.
Tentez de répondre à la question suivante :
Y a t’il une différence de croissance des dents de cochons d’Inde en fonction de la supplémentation et de la dose administrée?
Reprennons la suite logique de l’analyse d’un jeu de données étape par étape.
L’importation des données est la première étape lors de l’analyse des données.
# Importation
tooth <- read("ToothGrowth", package = "datasets")
# Première visualisation des données
tooth
Commencez par convertir votre jeu de données afin que les variables y soient encodées de manière correcte. La variable dose doit être encodé selon une variable facteur ordonnée.
Utilisez pour ce faire la fonction as.ordered() et utilisez la fonction levels pour vérifier la bonne conversion.
tooth <- read("ToothGrowth", package = "datasets")
# utilisez la fonction as.ordered
tooth$dose <- as.ordered(tooth$dose)
# utilisez la fonction levels pour visualiser votre conversion de variable
levels(tooth$dose)
#TODO
Vous devez également ajouter via la fonction labelise() les labels et unités à chacune de vos variables
Variables | Labels | Unités |
---|---|---|
len | Longueur des dents | mm |
supp | Supplémentation | NA |
dose | Dose | mg/J |
tooth <- read("ToothGrowth", package = "datasets")
tooth$dose <- as.ordered(tooth$dose)
DF <- labelise(DF, self = FALSE, label = list(), units = list())
tooth <- labelise(tooth, self = FALSE,
label = list(
len = "Longueur des dents",
supp = "Supplémentation",
dose = "Dose"
),
units = list(
len = "mm",
supp = NA,
dose = "mg/J"
)
)
#TODO
Votre jeu de données est enfin prêt à être employé.
tooth <- read("ToothGrowth", package = "datasets")
tooth$dose <- as.ordered(tooth$dose)
tooth <- labelise(tooth, self = FALSE,
label = list(
len = "Longueur des dents",
supp = "Supplémentation",
dose = "Dose"
),
units = list(
len = "mm",
supp = NA,
dose = "mg/J"
)
)
Réalisez un premier graphique de type :
Reproduisez le graphique suivant
Le snippet correspondant à cette instructions est .cbbox
chart(data = DF, YNUM ~ XFACTOR) +
geom_boxplot()
chart(data = tooth, len ~ supp %fill=% dose) +
geom_boxplot()
#TODO
Repoduisez le graphique suivant
Vous avez à votre dispostion les instructions suivantes :
chart(data = DF, YNUM ~ XFACTOR %col=% XFACTOR2) +
geom_jitter(alpha = 0.4, position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "point", fun.y = "mean", position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "errorbar", width = 0.1, position = position_dodge(0.4),
fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1))
chart(data = tooth, len ~ supp %col=% dose) +
geom_jitter(alpha = 0.4, position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "point", fun.y = "mean", position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "errorbar", width = 0.1, position = position_dodge(0.4),
fun.data = "mean_sdl", fun.args = list(mult = 1))
#TODO
Reproduisez le graphique suivant
Le snippet correspondant à cette instructions est .cberrbar2
chart(data = DF, YNUM ~ XFACTOR1 %col=% XFACTOR2) +
geom_jitter(alpha = 0.4, position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "point", fun.y = "mean", position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "errorbar", width = 0.1, position = position_dodge(0.4),
fun.data = "mean_cl_normal", fun.args = list(conf.int = 0.95))
chart(data = tooth, len ~ supp %col=% dose) +
geom_jitter(alpha = 0.4, position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "point", fun.y = "mean", position = position_dodge(0.4)) +
stat_summary(geom = "errorbar", width = 0.1, position = position_dodge(0.4),
fun.data = "mean_cl_normal", fun.args = list(conf.int = 0.95))
#TODO
Reproduisez le tableau de données suivants :
Le snippet correspondant à cette instructions est .hmanovadesc2
DF %>.%
group_by(., XFACTOR1, XFACTOR2) %>.%
summarise(., mean = mean(YNUM), sd = sd(YNUM), count = sum(!is.na(YNUM)))
tooth %>.%
group_by(., supp, dose) %>.%
summarise(., mean = mean(len), sd = sd(len), count = sum(!is.na(len)))
#TODO
Vous avez employé différents outils afin de visualiser vos données. Vous pouvez à présent répondre à la question suivante avec un regard plus avisé :
Y a t’il une différence de croissance des dents de cochons d’Inde en fonction de la supplémentation et de la dose administrée?
Avant de pouvoir utiliser une analyse de variance à 2 faceurs, vous devez vérifier l’homoscédasticité.
Utilisez un test de bartlett avec intéraction. Le snippet correspondant à cette instructions est .hvbartlett
bartlett.test(data = DF, YNUM ~ interaction(XFACTOR1, XFACTOR2)
bartlett.test(data = tooth, len ~ interaction(supp,dose))
#TODO
Vous pouvez maintenant réaliser une analyse de variances à 2 facteurs. Le snippet correspondant à cette instructions est .hmanova2.
anova(anova. <- lm(data = DF, YNUM ~ XFACTOR1 * XFACTOR2))
anova(anova. <- lm(data = tooth, len ~ supp * dose))
#TODO
Réalisez à présent une analyse complémentaire de l’anova. Le snippet correspondant à cette instructions est .hmanovamult.
tooth <- read("ToothGrowth", package = "datasets")
tooth$dose <- as.ordered(tooth$dose)
tooth <- labelise(tooth, self = FALSE,
label = list(
len = "Longueur des dents",
supp = "Supplémentation",
dose = "Dose"
),
units = list(
len = "mm",
supp = NA,
dose = "mg/J"
)
)
anova. <- lm(data = tooth, len ~ supp * dose)
summary(anovaComp. <- confint(multcomp::glht(anova.,
linfct = multcomp::mcp(XFACTOR = "Tukey")))) # Add a second factor if you want
.oma <- par(oma = c(0, 5.1, 0, 0)); plot(anovaComp.); par(.oma); rm(.oma)
summary(anovaComp. <- confint(multcomp::glht(anova.,
linfct = multcomp::mcp(supp = "Tukey", dose = "Tukey")))) # Add a second factor if you want
.oma <- par(oma = c(0, 5.1, 0, 0)); plot(anovaComp.); par(.oma); rm(.oma)
#TODO
Vous venez de boucler votre analyse, sur l’analyse de la croissance des dents de cochons d’Inde.
Bravo! Vous venez de terminer votre séance d’exercices dans un tutoriel “learnr”.
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