{"id":11059,"date":"2019-12-08T01:09:35","date_gmt":"2019-12-07T23:09:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_courses&#038;p=11059"},"modified":"2020-01-13T22:38:52","modified_gmt":"2020-01-13T20:38:52","slug":"comparaison-de-plusieurs-moyennes-dans-r","status":"publish","type":"dt_courses","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/courses\/comparaison-de-plusieurs-moyennes-dans-r\/","title":{"rendered":"Comparaison de Plusieurs Moyennes dans R"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<h2>Description du cours<\/h2>\n<p>Cette partie d\u00e9crit comment comparer plusieurs moyennes dans R \u00e0 l\u2019aide de la m\u00e9thode <strong>ANOVA<\/strong> (Analysis of Variance) et des variantes, notamment:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Test ANOVA<\/strong> pour comparer des mesures ind\u00e9pendantes.<\/li>\n<li><strong>ANOVA sur mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/strong>, qui est utilis\u00e9 pour l\u2019analyse des donn\u00e9es lorsque les m\u00eames sujets sont mesur\u00e9s plus d\u2019une fois.<\/li>\n<li><strong>ANOVA mixte<\/strong>, qui permet de comparer les moyennes des groupes crois\u00e9es par au moins deux facteurs, l\u2019un \u00e9tant un facteur \u201c<em>intra-sujets<\/em>\u201d (mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es) et l\u2019autre \u00e9tant un facteur \u201c<em>inter-sujets<\/em>\u201d.<\/li>\n<li><strong>ANCOVA<\/strong> (analyse de la covariance), une extension de l\u2019ANOVA \u00e0 un facteur qui incorpore une covariable.<\/li>\n<li><strong>MANOVA<\/strong> (multivariate analysis of variance ou analyse multivari\u00e9e de la variance), une analyse de variance avec deux ou plusieurs variables-r\u00e9ponses continues.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Nous fournissons \u00e9galement un code R pour v\u00e9rifier les hypoth\u00e8ses de l\u2019ANOVA et effectuer des analyses post-hoc. De plus, nous vous pr\u00e9senterons:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Le test de Kruskal-Wallis<\/strong>, qui est une alternative non param\u00e9trique au test ANOVA \u00e0 un facteur.<\/li>\n<li><strong>Le test de Friedman<\/strong>, qui est une alternative non param\u00e9trique au test ANOVA pour mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es \u00e0 un facteur.<\/li>\n<\/ul>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div class='dt-sc-ico-content type1'><div class='custom-icon' ><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/pratiques-des-statistiques-dans-r-pour-comparaison-de-groupes-variables-numeriques\/' target='_blank'><span class='fa fa-book'><\/span><\/a><\/div><h4><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/pratiques-des-statistiques-dans-r-pour-comparaison-de-groupes-variables-numeriques\/' target='_blank'> Livre Apparent\u00e9 <\/a><\/h4>Pratique des Statistiques dans R II - Comparaison de Groupes: Variables Num\u00e9riques<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div id=\"fonctions-et-packages-r\" class=\"section level2\">\n<h2>Fonctions et packages R<\/h2>\n<p>Il y a diff\u00e9rentes fonctions\/paquets dans R pour calculer ANOVA. Il s\u2019agit notamment:<\/p>\n<ul>\n<li><code>aov()<\/code> [stats] : Calcul l\u2019ANOVA de type I. Ne doit \u00eatre utilis\u00e9 que lorsque vous avez des plans \u00e9quilibr\u00e9s (les groupes sont de taille \u00e9gale).<\/li>\n<li><code>Anova()<\/code> [car] : Calcul l\u2019ANOVA de type II et de type III. Le type II donnera des r\u00e9sultats d\u2019ANOVA identiques \u00e0 ceux du type I lorsque les donn\u00e9es sont \u00e9quilibr\u00e9es. Lorsque les donn\u00e9es sont d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9es, le type III imitera l\u2019approche adopt\u00e9e par les packages statistiques commerciaux populaires comme SAS et SPSS, mais cette approche n\u2019est pas sans critique.<\/li>\n<li><code>ezANOVA()<\/code> [ez], <code>car_aov()<\/code> [afex] et <code>anova_test()<\/code> [rstatix] : Emballages autour de la fonction <code>Anova()<\/code> [car] pour faciliter les diff\u00e9rents types d\u2019analyse de variances, notamment l\u2019ANOVA pour mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es (design <code>within-Ss<\/code> ou <code>intra-sujets<\/code>), l\u2019ANOVA pour mesures ind\u00e9pendantes (design <code>between-Ss<\/code> ou <code>inter-sujet<\/code>) et l\u2019ANOVA pour mesures mixtes (design mixte <code>within-and-between-Ss<\/code>).<\/li>\n<\/ul>\n<p>L\u2019avantage de <code>anova_test()<\/code> [rstatix] est qu\u2019il supporte \u00e0 la fois les mod\u00e8les et les formules comme entr\u00e9es. Les variables peuvent aussi \u00eatre sp\u00e9cifi\u00e9es en tant que vecteur de caract\u00e8re \u00e0 l\u2019aide des arguments <code>dv<\/code>, <code>wid<\/code>, <code>between<\/code>, <code>within<\/code>, <code>covariate<\/code>. Plus d\u2019informations dans la documentation en tapant <code>?anova_test<\/code> dans la console R. Il fournit un cadre simple et intuitif, compatible avec les pipes, coh\u00e9rent avec la philosophie de conception <code>tidyverse<\/code>. En outre, il prend en charge les donn\u00e9es group\u00e9es renvoy\u00e9es par la fonction <code>dplyr::group_by()<\/code>. Les r\u00e9sultats comprennent le tableau ANOVA, la taille de l\u2019effet g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9 et certaines v\u00e9rifications d\u2019hypoth\u00e8ses.<\/p>\n<div class=\"success\">\n<p>Dans ce guide, nous utiliserons principalement la fonction <code>anova_test()<\/code>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"recommandations\" class=\"section level2\">\n<h2>Recommandations<\/h2>\n<ul>\n<li>La <strong>variable-r\u00e9ponse<\/strong>, \u00e9galement appel\u00e9e variable d\u00e9pendante (dv), doit \u00eatre num\u00e9rique<\/li>\n<li>Les <strong>variables de groupement<\/strong>, aussi appel\u00e9es variables pr\u00e9dicteurs ou variables ind\u00e9pendantes, devraient \u00eatre des facteurs. Si vous voulez calculer des mod\u00e8les ANCOVA, vous pouvez \u00e9galement ajouter des pr\u00e9dicteurs num\u00e9riques.<\/li>\n<li><strong>N\u2019utilisez pas les fonctions R aov() et anova()<\/strong> pour obtenir les tables ANOVA sauf si vous savez ce que vous faites. Ils calculent le <code>type-I sum of squares<\/code> (somme des carr\u00e9s des \u00e9carts de type I), ce qui ne convient pas, par exemple, pour les plans non \u00e9quilibr\u00e9s. Les r\u00e9sultats, obtenus avec les options par d\u00e9faut de ces fonctions, sont diff\u00e9rents de ceux obtenus avec les logiciels de statistiques commerciaux, notamment SPSS et SAS, et la plupart des autres logiciels de statistiques. Ces diff\u00e9rences sont importantes et porteront \u00e0 confusion et vous donneront des r\u00e9sultats trompeurs si vous ne les comprenez pas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Suivez les recommandations ci-dessous:<\/p>\n<ul>\n<li>Si vous avez un plan factoriel avec des <strong>mesures ind\u00e9pendantes<\/strong>, vous pouvez d\u00e9finir votre mod\u00e8le \u00e0 l\u2019aide de <code>lm()<\/code> et ensuite utiliser <code>rstatix::anova_test()<\/code> ou <code>car::Anova()<\/code> pour calculer les tests F.<\/li>\n<li>Si vous avez un parfait <strong>plan de mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es \u00e9quilibr\u00e9es<\/strong> sans valeurs manquantes, alors utilisez <code>rstatix::anova_test()<\/code>.<\/li>\n<li>Si vous avez un <strong>plan d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9 pour mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/strong>, ou si vous avez des mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es avec des donn\u00e9es manquantes, utilisez plut\u00f4t des mod\u00e8les mixtes lin\u00e9aires via la commande <code>lme4::lmer()<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce cours d\u00e9crit comment comparer plusieurs moyennes dans R en utilisant la m\u00e9thode ANOVA (Analyse de variance) et les variantes, notamment : i) Test ANOVA pour comparer des mesures ind\u00e9pendantes ; 2) Test ANOVA sur mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es, qui est utilis\u00e9 pour analyser des donn\u00e9es lorsque les m\u00eames sujets sont mesur\u00e9s plus d&rsquo;une fois ; 3) Test ANOVA mixte, qui est utilis\u00e9 pour comparer les moyennes de groupes classifi\u00e9s par au moins deux facteurs, dont un facteur est un facteur \u00ab\u00a0intra-sujets\u00a0\u00bb (mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es) et l&rsquo;autre facteur un facteur \u00ab\u00a0inter-sujets\u00a0\u00bb ; 4) ANCOVA (analyse de la covariance), une extension de l&rsquo;ANOVA \u00e0 un facteur qui incorpore une covariable ; 5) MANOVA (analyse multivari\u00e9e de la variance), une ANOVA avec deux ou plusieurs variables-r\u00e9ponse continues.<\/p>\n<p>Nous fournissons \u00e9galement un code R pour v\u00e9rifier les hypoth\u00e8ses de l&rsquo;ANOVA et effectuer des analyses post-hoc. De plus, nous vous pr\u00e9senterons : 1) le test de Kruskal-Wallis, qui est une alternative non param\u00e9trique au test ANOVA \u00e0 un facteur; 2) le test de Friedman, qui est une alternative non param\u00e9trique au test ANOVA \u00e0 mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es \u00e0 un facteur.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":11060,"menu_order":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","class_list":["post-11059","dt_courses","type-dt_courses","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","course_category-biostatistique","course_category-comparaison-de-moyennes","course_category-statistiques-de-base"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.2 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Comparaison de Plusieurs Moyennes dans R: Excellente R\u00e9f\u00e9rence - Datanovia<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/courses\/comparaison-de-plusieurs-moyennes-dans-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Comparaison de Plusieurs Moyennes dans R: Excellente R\u00e9f\u00e9rence - Datanovia\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ce cours d\u00e9crit comment comparer plusieurs moyennes dans R en utilisant la m\u00e9thode ANOVA (Analyse de variance) et les variantes, notamment : i) Test ANOVA pour comparer des mesures ind\u00e9pendantes ; 2) Test ANOVA sur mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es, qui est utilis\u00e9 pour analyser des donn\u00e9es lorsque les m\u00eames sujets sont mesur\u00e9s plus d&#039;une fois ; 3) Test ANOVA mixte, qui est utilis\u00e9 pour comparer les moyennes de groupes classifi\u00e9s par au moins deux facteurs, dont un facteur est un facteur &quot;intra-sujets&quot; (mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es) et l&#039;autre facteur un facteur &quot;inter-sujets&quot; ; 4) ANCOVA (analyse de la covariance), une extension de l&#039;ANOVA \u00e0 un facteur qui incorpore une covariable ; 5) MANOVA (analyse multivari\u00e9e de la variance), une ANOVA avec deux ou plusieurs variables-r\u00e9ponse continues.   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