{"id":15295,"date":"2020-03-15T16:03:31","date_gmt":"2020-03-15T15:03:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=15295"},"modified":"2020-03-15T16:03:31","modified_gmt":"2020-03-15T15:03:31","slug":"test-t-par-paire","status":"publish","type":"dt_lessons","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/test-t-par-paire\/","title":{"rendered":"Test-T par Paire"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Cet article d\u00e9crit comment calculer le <strong>test T par paire<\/strong> dans R entre les groupes avec des corrections pour les tests multiples. Le test t par paire consiste \u00e0 calculer de <strong>multiple tests t<\/strong> entre toutes les combinaisons possibles de groupes.<\/p>\n<p>Vous apprendrez \u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>Calculer le test t par paire pour les groupes non appari\u00e9s et appari\u00e9s<\/li>\n<li>Afficher les p-values sur un boxplot.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#pr\u00e9requis\">Pr\u00e9requis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#test-t-par-paires-pour-les-groupes-ind\u00e9pendants\">Test t par paires pour les groupes ind\u00e9pendants<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#test-t-par-paires-pour-les-groupes-appari\u00e9s\">Test t par paires pour les groupes appari\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#articles-associ\u00e9s\">Articles associ\u00e9s<\/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\/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=\"pr\u00e9requis\" class=\"section level2\">\n<h2>Pr\u00e9requis<\/h2>\n<p>Assurez-vous d\u2019avoir les paquets R suivants:<\/p>\n<ul>\n<li><code>tidyverse<\/code> pour la manipulation et la visualisation des donn\u00e9es<\/li>\n<li><code>ggpubr<\/code> pour cr\u00e9er facilement des graphiques pr\u00eats \u00e0 la publication<\/li>\n<li><code>rstatix<\/code> contient des fonctions R facilitant les analyses statistiques<\/li>\n<li><code>datarium<\/code>: contient les jeux de donn\u00e9es requis pour ce chapitre<\/li>\n<\/ul>\n<p>Charger les packages R requis:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(tidyverse)\r\nlibrary(ggpubr)\r\nlibrary(rstatix)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"test-t-par-paires-pour-les-groupes-ind\u00e9pendants\" class=\"section level2\">\n<h2>Test t par paires pour les groupes ind\u00e9pendants<\/h2>\n<p>Cette section montre comment effectuer plusieurs tests t ind\u00e9pendants entre les groupes.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Charger et inspecter les donn\u00e9es de d\u00e9mo\r\ndata(\"PlantGrowth\")\r\nset.seed(1234)\r\nPlantGrowth %&gt;% sample_n_by(group, size = 2)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 6 x 2\r\n##   weight group\r\n##    &lt;dbl&gt; &lt;fct&gt;\r\n## 1   5.58 ctrl \r\n## 2   4.61 ctrl \r\n## 3   6.03 trt1 \r\n## 4   3.83 trt1 \r\n## 5   5.8  trt2 \r\n## 6   5.29 trt2<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Comparaisons par paires\r\npwc &lt;- PlantGrowth %&gt;% \r\n  pairwise_t_test(\r\n    weight ~ group, pool.sd = FALSE,\r\n    p.adjust.method = \"bonferroni\"\r\n    )\r\npwc<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 10\r\n##   .y.    group1 group2    n1    n2 statistic    df     p p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;int&gt; &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;       \r\n## 1 weight ctrl   trt1      10    10      1.19  16.5 0.25  0.75  ns          \r\n## 2 weight ctrl   trt2      10    10     -2.13  16.8 0.048 0.144 ns          \r\n## 3 weight trt1   trt2      10    10     -3.01  14.1 0.009 0.028 *<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Visualisation : Boxplots avec p-values\r\npwc &lt;- pwc %&gt;% add_xy_position(x = \"group\", step.increase = 1)\r\nggboxplot(PlantGrowth, x = \"group\", y = \"weight\") +\r\n  stat_pvalue_manual(pwc, hide.ns = TRUE) <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/073-pairwise-t-test-independent-groups-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"test-t-par-paires-pour-les-groupes-appari\u00e9s\" class=\"section level2\">\n<h2>Test t par paires pour les groupes appari\u00e9s<\/h2>\n<p>Cette section montre comment effectuer plusieurs tests t appari\u00e9s entre les groupes. Nous utiliserons le jeu de donn\u00e9es sur l\u2019estime de soi mesur\u00e9 sur trois points temporels. Les donn\u00e9es sont disponibles dans le package datarium.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Pr\u00e9paration des donn\u00e9es : format large\r\ndata(\"selfesteem\", package = \"datarium\")\r\nhead(selfesteem, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 4\r\n##      id    t1    t2    t3\r\n##   &lt;int&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;\r\n## 1     1  4.01  5.18  7.11\r\n## 2     2  2.56  6.91  6.31\r\n## 3     3  3.24  4.44  9.78<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Rassembler les colonnes t1, t2 et t3 en format long\r\n# Convertir l'identifiant et le temps en facteurs\r\nselfesteem &lt;- selfesteem %&gt;%\r\n  gather(key = \"time\", value = \"score\", t1, t2, t3) %&gt;%\r\n  convert_as_factor(id, time)\r\nhead(selfesteem, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 3\r\n##   id    time  score\r\n##   &lt;fct&gt; &lt;fct&gt; &lt;dbl&gt;\r\n## 1 1     t1     4.01\r\n## 2 2     t1     2.56\r\n## 3 3     t1     3.24<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Comparaisons par paires\r\npwc &lt;- selfesteem %&gt;%\r\n  pairwise_t_test(\r\n    score ~ time, paired = TRUE,\r\n    p.adjust.method = \"bonferroni\"\r\n    )\r\npwc<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 10\r\n##   .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df           p    p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;chr&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;int&gt; &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;       &lt;dbl&gt;    &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;       \r\n## 1 score t1     t2        10    10     -4.97     9 0.000772    0.002    **          \r\n## 2 score t1     t3        10    10    -13.2      9 0.000000334 0.000001 ****        \r\n## 3 score t2     t3        10    10     -4.87     9 0.000886    0.003    **<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Visualisation : Boxplots avec p-values\r\npwc &lt;- pwc %&gt;% add_xy_position(x = \"time\")\r\nggboxplot(selfesteem, x = \"time\", y = \"score\", add = \"point\") +\r\n  stat_pvalue_manual(pwc)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/073-pairwise-t-test-paired-groups-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"articles-associ\u00e9s\" class=\"section level2\">\n<h2>Articles associ\u00e9s<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/anova-dans-r\/\">ANOVA dans R<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/anova-sur-mesures-repetees-dans-r\/\">ANOVA sur Mesures R\u00e9p\u00e9t\u00e9es dans R<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>D\u00e9crit comment calculer le test T par paire dans R entre les groupes avec des corrections pour les tests multiples. 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