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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,123 @@ | ||
--- | ||
title: "Untitled" | ||
author: '...' | ||
date: "3/2/2020" | ||
output: html_document | ||
--- | ||
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||
```{r setup, include=FALSE} | ||
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) | ||
# packages | ||
SciViews::R() | ||
``` | ||
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# Objectif | ||
|
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Ce document s'intéresse à la réalisation d'une ANOVA à deux facteurs | ||
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# Situation | ||
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Les scientifiques ont étudié La croissance de Choux. Afin d'avoir plus d'informations,utilisez la fonction d'aide afin d'en apprendre d'avantages sur le jeu de données `cabbages` qui provient du package `MASS` | ||
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||
> Avant de vous lancez dans l'analyse décrivez en deux à trois phrases ce que vous avez appris avec la fonction d'aide (Qu'est ce qu'un cultivar?,...) | ||
```{r} | ||
.?cabbages | ||
``` | ||
|
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# Analyse | ||
|
||
> Importez le jeu de données. Le jeu de données se nomme `cabbages` et provient du package `MASS`. | ||
```{r importation} | ||
cabbages <- | ||
``` | ||
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||
> Renommez les variables du jeu de données avec la fonction rename() en respectant le tableau ci-dessous | ||
Ancien nom | Nouveau nom | Labels | Unité | ||
------------|-------------|--------|------- | ||
Cult | cultivar | Cultivar | NA | ||
Date | date | Date de la plantation | NA | ||
HeadWt | head_wt | Masse du choux | kg | ||
VitC | vit_c | Teneur en vitamine C | NA | ||
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```{r rename} | ||
``` | ||
|
||
> Modifiez le type des variables si cela vous semble pertinent. | ||
```{r type} | ||
``` | ||
|
||
> Labelez les variables du jeux de données | ||
```{r} | ||
cabbages <- labelise(cabbages, self = FALSE, | ||
label = list(), | ||
units = list()) | ||
``` | ||
|
||
> Réalisez un tableau qui résument la variabale `vit_c` en fonction du `cultivar` et de `date`. Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
```{r tab} | ||
# Instruction présente dans les snippets | ||
# | ||
``` | ||
|
||
> Visualisez la variabale `vit_c` en fonction du `cultivar` et de `date` avec le graphique le plus approprié. Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
```{r chart} | ||
# Instruction présente dans les snippets | ||
# | ||
``` | ||
|
||
> Visualisez les interactions entre vos deux variables facteurs à l'aide du graphique des interactions. Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
```{r chartinter} | ||
DF %>.% | ||
group_by(., XFACTOR1, XFACTOR2) %>.% | ||
summarise(., me = mean(YVAR)) %>.% | ||
chart(data = ., me ~ XFACTOR1 %col=% XFACTOR2 %group=% XFACTOR2) + | ||
geom_line() + | ||
geom_point() | ||
``` | ||
|
||
> Réalisez et décrivez votre ANOVA réalisée. Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
```{r lm} | ||
# Instruction présente dans les snippets | ||
# | ||
``` | ||
|
||
> Avant d'aller plus loin, réalisez le(s) test(s) de Bartlett nécessaire(s). Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
```{r bartlett} | ||
# Instruction présente dans les snippets | ||
# | ||
``` | ||
|
||
> Vérifiez la distribution normale des résidus. Utilisez les snippets pour vous aider. Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
```{r qqplot} | ||
# Instruction présente dans les snippets | ||
``` | ||
|
||
> Réalisez un test de comparaisons multiples. Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
```{r multicomp} | ||
# Utilisez ces instructions | ||
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) | ||
``` | ||
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||
> Terminez par une conclusion générale de cette analyse. Commentez en maximum 2 phrases le résultat de cette fonction. | ||
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