{"id":10479,"date":"2019-11-17T23:58:40","date_gmt":"2019-11-17T21:58:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=10479"},"modified":"2019-11-17T23:58:40","modified_gmt":"2019-11-17T21:58:40","slug":"ggplot-barres-derreur","status":"publish","type":"dt_lessons","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/ggplot-barres-derreur\/","title":{"rendered":"GGPLOT Barres d&rsquo;Erreur"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p><strong>Les barres d\u2019erreur<\/strong> sont utilis\u00e9es pour visualiser la variabilit\u00e9 des donn\u00e9es trac\u00e9es. Des barres d\u2019erreur peuvent \u00eatre appliqu\u00e9es \u00e0 des graphiques tels que des dot plots, des bar plots ou des line plots, afin de fournir une couche suppl\u00e9mentaire de d\u00e9tails sur les donn\u00e9es pr\u00e9sent\u00e9es.<\/p>\n<p>G\u00e9n\u00e9ralement, les barres d\u2019erreur sont utilis\u00e9es pour montrer soit l\u2019\u00e9cart-type, l\u2019erreur-type, les intervalles de confiance ou l\u2019\u00e9cart interquartile.<\/p>\n<p>La longueur d\u2019une barre d\u2019erreur permet de r\u00e9v\u00e9ler l\u2019incertitude d\u2019un point de donn\u00e9es : une barre d\u2019erreur courte indique que les valeurs sont concentr\u00e9es, indiquant que la valeur moyenne trac\u00e9e est plus probable, tandis qu\u2019une barre d\u2019erreur longue indique que les valeurs sont plus dispers\u00e9es et moins fiables.<\/p>\n<p>Cet article d\u00e9crit comment ajouter des barres d\u2019erreur dans un graphique en utilisant le package <strong>ggplot2<\/strong> dans R. Vous apprendrez comment cr\u00e9er des bar plots et des line plots avec des barres d\u2019erreur<\/p>\n<p>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#chargement-des-packages-r-requis\">Chargement des packages R requis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#preparation-des-donnees\">Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#fonctions-r-cles-et-types-de-barre-derreurs\">Fonctions R cl\u00e9s et types de barre d\u2019erreurs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#barres-derreur-basiques\">Barres d\u2019erreur basiques<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#barres-derreur-groupees\">Barres d\u2019erreur group\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#conclusion\">Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\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\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'><span class='fa fa-book'><\/span><\/a><\/div><h4><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'> Livre Apparent\u00e9 <\/a><\/h4>GGPLOT2 - L\u2019Essentiel pour une Visualisation Magnifique des Donn\u00e9es dans R<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div id=\"chargement-des-packages-r-requis\" class=\"section level2\">\n<h2>Chargement des packages R requis<\/h2>\n<p>Chargez le package ggplot2 et mettez le th\u00e8me par d\u00e9faut \u00e0 <code>theme_classic()<\/code> avec la l\u00e9gende en haut du graphique:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggplot2)\r\ntheme_set(\r\n  theme_classic() +\r\n    theme(legend.position = &quot;top&quot;)\r\n  )<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"preparation-des-donnees\" class=\"section level2\">\n<h2>Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h2>\n<ul>\n<li>Pr\u00e9parer les donn\u00e9es : Jeu de donn\u00e9es sur la croissance des dents.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>df &lt;- ToothGrowth\r\ndf$dose &lt;- as.factor(df$dose)\r\nhead(df, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##    len supp dose\r\n## 1  4.2   VC  0.5\r\n## 2 11.5   VC  0.5\r\n## 3  7.3   VC  0.5<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Calculer des statistiques descriptives pour la variable <code>len<\/code> organis\u00e9e en groupes par la variable <code>dose<\/code>:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>library(dplyr)\r\ndf.summary &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(dose) %&gt;%\r\n  summarise(\r\n    sd = sd(len, na.rm = TRUE),\r\n    len = mean(len)\r\n  )\r\ndf.summary<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 3\r\n##   dose     sd   len\r\n##   &lt;fct&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;\r\n## 1 0.5    4.50  10.6\r\n## 2 1      4.42  19.7\r\n## 3 2      3.77  26.1<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"fonctions-r-cles-et-types-de-barre-derreurs\" class=\"section level2\">\n<h2>Fonctions R cl\u00e9s et types de barre d\u2019erreurs<\/h2>\n<p>Fonctions cl\u00e9s pour cr\u00e9er des barres d\u2019erreur en utilisant les donn\u00e9es statistiques descriptives:<\/p>\n<ul>\n<li><code>geom_crossbar()<\/code> pour le crossbar avec le milieu indiqu\u00e9 par une ligne horizontale<\/li>\n<li><code>geom_errorbar()<\/code> pour les barres d\u2019erreur<\/li>\n<li><code>geom_errorbarh()<\/code> pour les barres d\u2019erreur horizontales<\/li>\n<li><code>geom_linerange()<\/code> pour dessiner un intervalle repr\u00e9sent\u00e9 par une ligne verticale<\/li>\n<li><code>geom_pointrange()<\/code> pour cr\u00e9er un intervalle repr\u00e9sent\u00e9 par une ligne verticale, avec un point au milieu.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Commencez par initialiser ggplot avec les donn\u00e9es statistiques descriptives:<\/p>\n<ul>\n<li>Sp\u00e9cifiez x et y comme d\u2019habitude<\/li>\n<li>Sp\u00e9cifiez <code>ymin = len-sd<\/code> et <code>ymax = len+sd<\/code> pour ajouter des barres d\u2019erreur inf\u00e9rieures et sup\u00e9rieures. Si vous voulez seulement ajouter des barres d\u2019erreur sup\u00e9rieures mais pas les barres inf\u00e9rieures, utilisez <code>ymin = len<\/code> (au lieu de <code>len-sd<\/code>) et <code>ymax = len+sd<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Initialiser ggplot avec des donn\u00e9es\r\nf &lt;- ggplot(\r\n  df.summary, \r\n  aes(x = dose, y = len, ymin = len-sd, ymax = len+sd)\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p>Diagrammes d\u2019erreurs possibles:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-ggplot2-graphics-error-bars-1.png\" width=\"153.6\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-ggplot2-graphics-error-bars-2.png\" width=\"153.6\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-ggplot2-graphics-error-bars-3.png\" width=\"153.6\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-ggplot2-graphics-error-bars-4.png\" width=\"153.6\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"barres-derreur-basiques\" class=\"section level2\">\n<h2>Barres d\u2019erreur basiques<\/h2>\n<p>Cr\u00e9er des diagrammes d\u2019erreurs simples:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Ligne verticale avec un point au milieu\r\nf + geom_pointrange()\r\n\r\n# Barres d&#39;erreur standard\r\nf + geom_errorbar(width = 0.2) +\r\n  geom_point(size = 1.5)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-error-bars-1.png\" width=\"240\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-error-bars-2.png\" width=\"240\" \/><\/p>\n<p>Cr\u00e9er des barres d\u2019erreur horizontales. Mettre <code>dose<\/code> sur l\u2019axe des y et <code>len<\/code> sur l\u2019axe des x. Pr\u00e9cisez <code>xmin<\/code> et <code>xmax<\/code>.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Barres d&#39;erreur horizontales avec points moyens\r\n# Modifier la couleur par groupes\r\nggplot(df.summary, aes(x = len, y = dose, xmin = len-sd, xmax = len+sd)) +\r\n  geom_point() +\r\n  geom_errorbarh(height=.2)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-ggplot2_errorbarh-horizontal-error-bars-1.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>Ajoutez des points jitter (repr\u00e9sentant des points individuels), des dot plots et des violin plots. Pour cela, vous devez initialiser ggplot avec les donn\u00e9es d\u2019origine (<code>df<\/code>) et sp\u00e9cifier les donn\u00e9es <code>df.summary<\/code> dans la fonction de cr\u00e9ation de barres d\u2019erreur, ici <code>geom_pointrange()<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Combiner avec des points jitter\r\nggplot(df, aes(dose, len)) +\r\n  geom_jitter(position = position_jitter(0.2), color = &quot;darkgray&quot;) + \r\n  geom_pointrange(aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd),data = df.summary)\r\n\r\n# Combiner avec des violin plots\r\nggplot(df, aes(dose, len)) +\r\n  geom_violin(color = &quot;darkgray&quot;, trim = FALSE) + \r\n  geom_pointrange(aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd), data = df.summary)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-error-bars-with-jitter-points-dot-plots-violin-plots-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-error-bars-with-jitter-points-dot-plots-violin-plots-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>Cr\u00e9ez des line\/bar plots basiques de la moyenne +\/- erreur. Nous n\u2019avons donc besoin que des donn\u00e9es <code>df.summary<\/code>.  :\n<ol style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>Ajoutez les barres d\u2019erreur inf\u00e9rieures et sup\u00e9rieures pour le line plot : <code>ymin = len-sd<\/code> et <code>ymax = len+sd<\/code>.<\/li>\n<li>Ajoutez seulement les barres d\u2019erreur sup\u00e9rieures pour le bar plot : <code>ymin = len<\/code> (au lieu de <code>len-sd<\/code>) et <code>ymax = len+sd<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"warning\">\n<p>\nNotez que, pour un line plot, vous devez toujours sp\u00e9cifier <code>groupe = 1<\/code> dans <code>aes()<\/code>, lorsque vous avez un groupe de ligne.\n<\/p>\n<\/div>\n<pre class=\"r\"><code># (1) Line plot\r\nggplot(df.summary, aes(dose, len)) +\r\n  geom_line(aes(group = 1)) +\r\n  geom_errorbar( aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd),width = 0.2) +\r\n  geom_point(size = 2)\r\n\r\n# (2) Bar plot\r\nggplot(df.summary, aes(dose, len)) +\r\n  geom_col(fill = &quot;lightgray&quot;, color = &quot;black&quot;) +\r\n  geom_errorbar(aes(ymin = len, ymax = len+sd), width = 0.2) <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-bar-plot-and-line-plot-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-bar-plot-and-line-plot-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<p>Pour le line plot, vous pouvez traiter l\u2019axe des abscisses comme une ligne num\u00e9rique : <\/p>\n<pre class=\"r\"><code>df.sum2 &lt;- df.summary\r\ndf.sum2$dose &lt;- as.numeric(df.sum2$dose)\r\nggplot(df.sum2, aes(dose, len)) +\r\n  geom_line() +\r\n  geom_errorbar( aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd),width = 0.2) +\r\n  geom_point(size = 2)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-line-plot-with-numeric-x-axis-1.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>Bar plots et line plots + points jitter. Nous avons besoin des donn\u00e9es originales <code>df<\/code> pour les points jitter et des donn\u00e9es <code>df.summary<\/code> pour les autres couches <code>geom<\/code>.\n<ol style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>Pour le line plot : Tout d\u2019abord, ajoutez des points jitter, puis ajoutez des lignes + barres d\u2019erreur + points moyens sur les points individuels.<\/li>\n<li>Pour le bar plot : Tout d\u2019abord, ajoutez les barres, puis ajoutez des points jitter + barres d\u2019erreur au dessus des barres.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># (1) Cr\u00e9er un line plot des moyennes + \r\n# points jitter individuels + barres d&#39;erreur \r\nggplot(df, aes(dose, len)) +\r\n  geom_jitter( position = position_jitter(0.2), color = &quot;darkgray&quot;) + \r\n  geom_line(aes(group = 1), data = df.summary) +\r\n  geom_errorbar(\r\n    aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd),\r\n    data = df.summary, width = 0.2) +\r\n  geom_point(data = df.summary, size = 2)\r\n\r\n# (2) Bar plot des moyennes + points individuels + erreurs\r\nggplot(df, aes(dose, len)) +\r\n  geom_col(data = df.summary, fill = NA, color = &quot;black&quot;) +\r\n  geom_jitter( position = position_jitter(0.2), color = &quot;black&quot;) + \r\n  geom_errorbar( aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd), \r\n                 data = df.summary, width = 0.2) <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-line-plot-with-error-bars-1.png\" width=\"316.8\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-line-plot-with-error-bars-2.png\" width=\"316.8\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"barres-derreur-groupees\" class=\"section level2\">\n<h2>Barres d\u2019erreur group\u00e9es<\/h2>\n<p>Cas d\u2019une variable continue (<code>len<\/code>) et de deux variables de regroupement (<code>dose<\/code>, <code>supp<\/code>).<\/p>\n<ul>\n<li>Calculez les statistiques descriptives de <code>len<\/code> regroup\u00e9es par <code>dose<\/code> et <code>supp<\/code>:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>library(dplyr)\r\ndf.summary2 &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(dose, supp) %&gt;%\r\n  summarise(\r\n    sd = sd(len),\r\n    len = mean(len)\r\n  )\r\ndf.summary2<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 6 x 4\r\n## # Groups:   dose [3]\r\n##   dose  supp     sd   len\r\n##   &lt;fct&gt; &lt;fct&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;\r\n## 1 0.5   OJ     4.46 13.2 \r\n## 2 0.5   VC     2.75  7.98\r\n## 3 1     OJ     3.91 22.7 \r\n## 4 1     VC     2.52 16.8 \r\n## 5 2     OJ     2.66 26.1 \r\n## 6 2     VC     4.80 26.1<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Cr\u00e9er des diagrammes d\u2019erreurs pour plusieurs groupes:\n<ol style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>pointrange color\u00e9 par groupes (supp)<\/li>\n<li>barres d\u2019erreur standard + points moyens color\u00e9s par groupes (supp)<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># (1) Pointrange : Ligne verticale avec un point au milieu\r\nggplot(df.summary2, aes(dose, len)) +\r\n  geom_pointrange(\r\n    aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd, color = supp),\r\n    position = position_dodge(0.3)\r\n    )+\r\n  scale_color_manual(values = c(&quot;#00AFBB&quot;, &quot;#E7B800&quot;))\r\n\r\n\r\n# (2) Barres d&#39;erreur standard\r\nggplot(df.summary2, aes(dose, len)) +\r\n  geom_errorbar(\r\n    aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd, color = supp),\r\n    position = position_dodge(0.3), width = 0.2\r\n    )+\r\n  geom_point(aes(color = supp), position = position_dodge(0.3)) +\r\n  scale_color_manual(values = c(&quot;#00AFBB&quot;, &quot;#E7B800&quot;)) <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-error-plot-for-multiple-groups-geom_pointrange-and-geom_errorbar-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-error-plot-for-multiple-groups-geom_pointrange-and-geom_errorbar-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>Cr\u00e9ez des line\/bar plots simples pour plusieurs groupes.\n<ol style=\"list-style-type: decimal\">\n<li>Line plots : changer le type de ligne par groupe (<code>supp<\/code>)<\/li>\n<li>Bar plots : changer la couleur de remplissage par groupes (<code>supp<\/code>)<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># (1) Line plot + barres d&#39;erreur\r\nggplot(df.summary2, aes(dose, len)) +\r\n  geom_line(aes(linetype = supp, group = supp))+\r\n  geom_point()+\r\n  geom_errorbar(\r\n    aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd, group = supp),\r\n     width = 0.2\r\n    )\r\n\r\n# (2) Bar plots + barres d&#39;erreur sup\u00e9rieures.\r\nggplot(df.summary2, aes(dose, len)) +\r\n  geom_col(aes(fill = supp), position = position_dodge(0.8), width = 0.7)+\r\n  geom_errorbar(\r\n    aes(ymin = len, ymax = len+sd, group = supp),\r\n    width = 0.2, position = position_dodge(0.8)\r\n    )+\r\n  scale_fill_manual(values = c(&quot;grey80&quot;, &quot;grey30&quot;))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-line-plot-and-bar-plot-for-multiple-groups-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-line-plot-and-bar-plot-for-multiple-groups-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>Ajouter des points jitter:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Line plots avec des points jitter\r\nggplot(df, aes(dose, len, color = supp)) +\r\n  geom_jitter(position = position_jitter(0.2)) + \r\n  geom_line(aes(group = supp),data = df.summary2) +\r\n  geom_errorbar(aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd), data = df.summary2, width = 0.2)+\r\n  scale_color_manual(values = c(&quot;#00AFBB&quot;, &quot;#E7B800&quot;)) +\r\n  theme(legend.position = &quot;top&quot;)\r\n\r\n# Bar plots + points jitter + barres d&#39;erreur\r\nggplot(df, aes(dose, len, color = supp)) +\r\n  geom_col(data = df.summary2, position = position_dodge(0.8), \r\n           width = 0.7, fill = &quot;white&quot;) +\r\n  geom_jitter(\r\n    position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.2, dodge.width = 0.8)\r\n    ) + \r\n  geom_errorbar(\r\n    aes(ymin = len-sd, ymax = len+sd), data = df.summary2, \r\n    width = 0.2, position = position_dodge(0.8)\r\n    )+\r\n  scale_color_manual(values = c(&quot;#00AFBB&quot;, &quot;#E7B800&quot;)) +\r\n  theme(legend.position = &quot;top&quot;)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-grouped-line-plots-and-bar-plots-with-points-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/011-ggplot-error-bars-grouped-line-plots-and-bar-plots-with-points-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"conclusion\" class=\"section level2\">\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Cet article d\u00e9crit comment ajouter des barres d\u2019erreur aux graphiques cr\u00e9\u00e9s \u00e0 l\u2019aide du package ggplot2 dans R.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les barres d&rsquo;erreur sont utilis\u00e9es pour visualiser la variabilit\u00e9 des donn\u00e9es trac\u00e9es. Les barres d&rsquo;erreur peuvent \u00eatre appliqu\u00e9es \u00e0 des graphiques tels que les Dot Plots, Barplots ou les Line plots, afin de fournir une couche suppl\u00e9mentaire de d\u00e9tails sur les donn\u00e9es pr\u00e9sent\u00e9es. G\u00e9n\u00e9ralement, les barres d&rsquo;erreur sont utilis\u00e9es pour montrer soit l&rsquo;\u00e9cart-type, l&rsquo;erreur-type, les intervalles de confiance ou l&rsquo;\u00e9cart interquartile. La longueur d&rsquo;une barre d&rsquo;erreur permet de r\u00e9v\u00e9ler l&rsquo;incertitude d&rsquo;un point de donn\u00e9es. Cet article d\u00e9crit comment ajouter des barres d&rsquo;erreur dans un graphique en utilisant le package R ggplot2. 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