{"id":15323,"date":"2020-03-15T18:09:12","date_gmt":"2020-03-15T17:09:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=15323"},"modified":"2020-03-15T18:09:12","modified_gmt":"2020-03-15T17:09:12","slug":"comment-faire-un-test-t-a-echantillon-unique-dans-r","status":"publish","type":"dt_lessons","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/lessons\/comment-faire-un-test-t-dans-r-calculs-et-rapports\/comment-faire-un-test-t-a-echantillon-unique-dans-r\/","title":{"rendered":"Comment Faire un test T \u00e0 Echantillon Unique dans R"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Cet article d\u00e9crit comment faire un <strong>test t \u00e0 \u00e9chantillon unique dans R<\/strong> (ou dans <em>Rstudio<\/em>). Vous apprendrez \u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li><em>Ex\u00e9cuter un test t \u00e0 \u00e9chantillon unique dans R<\/em> en utilisant les fonctions suivantes :\n<ul>\n<li><code>t_test()<\/code> [paquet rstatix] : le r\u00e9sultat est une data frame pour une visualisation graphique facile en utilisant le paquet <code>ggpubr<\/code>.<\/li>\n<li><code>t.test()<\/code> [paquet stats] : fonction R de base.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><em>Interpr\u00e9ter et rapporter le test t \u00e0 \u00e9chantillon unique<\/em><\/li>\n<li><em>Ajouter des p-values et des niveaux de significativit\u00e9 \u00e0 un graphe<\/em><\/li>\n<li><em>Calculer et rapporter la taille de l\u2019effet du test t \u00e0 \u00e9chantillon unique<\/em> en utilisant <em>le d de Cohen<\/em>. La statistique \u201cd\u201d red\u00e9finit la diff\u00e9rence de moyennes comme le nombre d\u2019\u00e9carts-types qui s\u00e9pare ces moyennes. Les tailles d\u2019effet conventionnelles des tests T, propos\u00e9es par Cohen, sont : 0,2 (petit effet), 0,5 (effet mod\u00e9r\u00e9) et 0,8 (effet important) <span class=\"citation\">(Cohen 1998)<\/span>.<\/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=\"#donn\u00e9es-de-d\u00e9monstration\">Donn\u00e9es de d\u00e9monstration<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#statistiques-descriptives\">Statistiques descriptives<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#calculs\">Calculs<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#utilisation-de-la-fonction-de-base-r\">Utilisation de la fonction de base R<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#utilisation-du-paquet-rstatix\">Utilisation du paquet rstatix<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#interpr\u00e9tation\">Interpr\u00e9tation<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#taille-de-leffet\">Taille de l\u2019effet<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#rapports\">Rapports<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#box-plot\">Box Plot<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#diagramme-de-densit\u00e9\">Diagramme de densit\u00e9<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#r\u00e9sum\u00e9\">R\u00e9sum\u00e9<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#references\">References<\/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 install\u00e9 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>Commencez par charger les packages requis suivants:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(tidyverse)\r\nlibrary(ggpubr)\r\nlibrary(rstatix)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"donn\u00e9es-de-d\u00e9monstration\" class=\"section level2\">\n<h2>Donn\u00e9es de d\u00e9monstration<\/h2>\n<p>Jeu de donn\u00e9es de d\u00e9monstration : <code>mice<\/code> [package datarium]. Contient le poids de 10 souris:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Charger et inspecter les donn\u00e9es\r\ndata(mice, package = \"datarium\")\r\nhead(mice, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 2\r\n##   name  weight\r\n##   &lt;chr&gt;  &lt;dbl&gt;\r\n## 1 M_1     18.9\r\n## 2 M_2     19.5\r\n## 3 M_3     23.1<\/code><\/pre>\n<div class=\"block\">\n<p>Nous voulons savoir si le poids moyen des souris diff\u00e8re de 25 g (test bilat\u00e9ral)<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"statistiques-descriptives\" class=\"section level2\">\n<h2>Statistiques descriptives<\/h2>\n<p>Calculer quelques statistiques sommaires : nombre de sujets, moyenne et sd (\u00e9cart-type)<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>mice %&gt;% get_summary_stats(weight, type = \"mean_sd\")<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 1 x 4\r\n##   variable     n  mean    sd\r\n##   &lt;chr&gt;    &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;\r\n## 1 weight      10  20.1  1.90<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"calculs\" class=\"section level2\">\n<h2>Calculs<\/h2>\n<div id=\"utilisation-de-la-fonction-de-base-r\" class=\"section level3\">\n<h3>Utilisation de la fonction de base R<\/h3>\n<pre class=\"r\"><code># Test t pour \u00e9chantillon unique\r\nres &lt;- t.test(mice$weight, mu = 25)\r\n\r\n# Affichage des r\u00e9sultats\r\nres <\/code><\/pre>\n<pre><code>## \r\n##  One Sample t-test\r\n## \r\n## data:  mice$weight\r\n## t = -8, df = 9, p-value = 2e-05\r\n## alternative hypothesis: true mean is not equal to 25\r\n## 95 percent confidence interval:\r\n##  18.8 21.5\r\n## sample estimates:\r\n## mean of x \r\n##      20.1<\/code><\/pre>\n<p>Dans le r\u00e9sultat ci-dessus :<\/p>\n<ul>\n<li><code>t<\/code> est la valeur de la statistique du test t (t = -8.105),<\/li>\n<li><code>df<\/code> est le degr\u00e9 de libert\u00e9 (df= 9),<\/li>\n<li><code>p-value<\/code> est le niveau de significativit\u00e9 du test t (p-value = 1.99510^{-5}).<\/li>\n<li><code>conf.int<\/code> est l\u2019intervalle de confiance de la moyenne \u00e0 95% (conf.int = [18.7835, 21.4965]);<\/li>\n<li><code>sample estimates<\/code> est la valeur moyenne de l\u2019\u00e9chantillon (moyenne = 20.14).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"utilisation-du-paquet-rstatix\" class=\"section level3\">\n<h3>Utilisation du paquet rstatix<\/h3>\n<p>Nous utiliserons le syst\u00e8me pipe-compatible <code>t_test()<\/code> function [rstatix package], a wrapper around the R base function <code>t.test()<\/code>. Les r\u00e9sultats peuvent \u00eatre facilement ajout\u00e9s \u00e0 un graphique en utilisant le paquet R<code>ggpubr<\/code>.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- mice %&gt;% t_test(weight ~ 1, mu = 25)\r\nstat.test<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 1 x 7\r\n##   .y.    group1 group2         n statistic    df       p\r\n## * &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;      &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;   &lt;dbl&gt;\r\n## 1 weight 1      null model    10     -8.10     9 0.00002<\/code><\/pre>\n<p>Les r\u00e9sultats ci-dessus montrent les composantes suivantes:<\/p>\n<ul>\n<li><code>.y.<\/code>: la variable-r\u00e9ponse utilis\u00e9e dans le test.<\/li>\n<li><code>group1,group2<\/code>: en g\u00e9n\u00e9ral, les groupes compar\u00e9s dans les tests par paires. Ici, nous avons le mod\u00e8le nul (test pour \u00e9chantillon unique).<\/li>\n<li><code>statistic<\/code>: statistique du test (valeur t) utilis\u00e9e pour calculer la p-value.<\/li>\n<li><code>df<\/code>: degr\u00e9s de libert\u00e9.<\/li>\n<li><code>p<\/code>: p-value.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"warning\">\n<p>Vous pouvez obtenir un r\u00e9sultat d\u00e9taill\u00e9 en sp\u00e9cifiant l\u2019option <code>detailed = TRUE<\/code> dans la fonction <code>t_test()<\/code>.<\/p>\n<\/div>\n<pre class=\"r\"><code>mice %&gt;% t_test(weight ~ 1, mu = 25, detailed = TRUE)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 1 x 12\r\n##   estimate .y.    group1 group2         n statistic       p    df conf.low conf.high method alternative\r\n## *    &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;      &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt;   &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;    &lt;dbl&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;      \r\n## 1     20.1 weight 1      null model    10     -8.10 0.00002     9     18.8      21.5 T-test two.sided<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"interpr\u00e9tation\" class=\"section level2\">\n<h2>Interpr\u00e9tation<\/h2>\n<p>La p-value du test est 210^{-5}, ce qui est inf\u00e9rieure au seuil de significativit\u00e9 alpha = 0,05. Nous pouvons conclure que le poids moyen des souris est significativement diff\u00e9rent de 25g avec une <strong>p-value<\/strong> = 210^{-5}.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"taille-de-leffet\" class=\"section level2\">\n<h2>Taille de l\u2019effet<\/h2>\n<p>Pour calculer la taille de l\u2019effet, appel\u00e9e <code>d de Cohen<\/code>, du test t pour \u00e9chantillon unique, vous devez diviser la diff\u00e9rence moyenne par l\u2019\u00e9cart type de la diff\u00e9rence, comme indiqu\u00e9 ci-dessous. Notez que, ici: <code>sd(x-mu) = sd(x)<\/code>.<\/p>\n<p><strong>La formule du d de Cohen<\/strong>:<\/p>\n<p><span class=\"math display\">\\[<br \/>\nd = \\frac{m-\\mu}{s}<br \/>\n\\]<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span class=\"math inline\">\\(m\\)<\/span> est la moyenne de l\u2019\u00e9chantillon<\/li>\n<li><span class=\"math inline\">\\(s\\)<\/span> est l\u2019\u00e9cart-type de l\u2019\u00e9chantillon avec les degr\u00e9s de libert\u00e9 <span class=\"math inline\">\\(n-1\\)<\/span><\/li>\n<li><span class=\"math inline\">\\(\\mu\\)<\/span> est la moyenne th\u00e9orique \u00e0 laquelle la moyenne de notre \u00e9chantillon est compar\u00e9e (la valeur par d\u00e9faut est mu = 0).<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Calculs<\/strong>:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>mice %&gt;% cohens_d(weight ~ 1, mu = 25)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 1 x 6\r\n##   .y.    group1 group2     effsize     n magnitude\r\n## * &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;        &lt;dbl&gt; &lt;int&gt; &lt;ord&gt;    \r\n## 1 weight 1      null model   -2.56    10 large<\/code><\/pre>\n<div class=\"success\">\n<p>Rappelons que les taille de l\u2019effet conventionnelles du test t, propos\u00e9 par Cohen J. (1998), sont : 0,2 (petit effet), 0,5 (effet mod\u00e9r\u00e9) et 0,8 (effet important) (Cohen 1998). Comme la taille de l\u2019effet, d, est de 2,56, vous pouvez conclure qu\u2019il y a un effet important.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"rapports\" class=\"section level2\">\n<h2>Rapports<\/h2>\n<p>Nous pourrions rapporter le r\u00e9sultat comme suit:<\/p>\n<p>Un test t pour \u00e9chantillon unique a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9 pour d\u00e9terminer si le poids moyen des souris incluses \u00e9tait diff\u00e9rent du poids moyen normal de la population (25 g).<\/p>\n<p>Le poids moyen mesur\u00e9 des souris (20,14 +\/- 1,94) \u00e9tait statistiquement significativement inf\u00e9rieur au poids moyen normal de la population 25 (<code>t(9) = -8,1, p &lt; 0,0001, d = 2,56<\/code>) ; o\u00f9 t(9) est une notation courte pour une statistique t qui a 9 degr\u00e9s de libert\u00e9.<\/p>\n<p>Les r\u00e9sultats peuvent \u00eatre visualis\u00e9s \u00e0 l\u2019aide d\u2019un box plot ou d\u2019un diagramme de densit\u00e9.<\/p>\n<div id=\"box-plot\" class=\"section level3\">\n<h3>Box Plot<\/h3>\n<p>Cr\u00e9er un boxplot pour visualiser la distribution du poids des souris. Ajoutez \u00e9galement des points jitter pour montrer les observations individuelles. Le gros point repr\u00e9sente le point moyen.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er le box-plot\r\nbxp &lt;- ggboxplot(\r\n  mice$weight, width = 0.5, add = c(\"mean\", \"jitter\"), \r\n  ylab = \"Weight (g)\", xlab = FALSE\r\n  )\r\n# Ajouter les niveaux de significativit\u00e9\r\nbxp + labs(subtitle = get_test_label(stat.test, detailed = 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\/085-how-to-do-one-sample-t-test-in-r-one-sample-box-plot-with-p-value-1.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"diagramme-de-densit\u00e9\" class=\"section level3\">\n<h3>Diagramme de densit\u00e9<\/h3>\n<p>Cr\u00e9er un graphe de densit\u00e9 avec p-value:<\/p>\n<ul>\n<li>La ligne rouge correspond \u00e0 la moyenne observ\u00e9e<\/li>\n<li>La ligne bleue correspond \u00e0 la moyenne th\u00e9orique<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>ggdensity(mice, x = \"weight\", rug = TRUE, fill = \"lightgray\") +\r\n  scale_x_continuous(limits = c(15, 27)) +\r\n  stat_central_tendency(type = \"mean\", color = \"red\", linetype = \"dashed\") +\r\n  geom_vline(xintercept = 25, color = \"blue\", linetype = \"dashed\") + \r\n  labs(subtitle = get_test_label(stat.test,  detailed = 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\/085-how-to-do-one-sample-t-test-in-r-one-sample-density-with-p-value-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"r\u00e9sum\u00e9\" class=\"section level2\">\n<h2>R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n<p>Cet article montre comment effectuer le t-test \u00e0 \u00e9chantillon unique dans R\/Rstudio en utilisant deux mani\u00e8res diff\u00e9rentes : la fonction de base R <code>t.test()<\/code> et la fonction <code>t_test()<\/code> dans le paquet rstatix. Nous d\u00e9crivons \u00e9galement comment interpr\u00e9ter et communiquer les r\u00e9sultats du test t.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"references\" class=\"section level2 unnumbered\">\n<h2>References<\/h2>\n<div id=\"refs\" class=\"references\">\n<div id=\"ref-cohen1998\">\n<p>Cohen, J. 1998. <em>Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences<\/em>. 2nd ed. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>D\u00e9crit comment effectuer un test t \u00e0 \u00e9chantillon unique dans R\/Rstudio. Vous apprendrez le calcul, la visualisation, la mesure de la taille de l&rsquo;effet \u00e0 l&rsquo;aide du d de Cohen, l&rsquo;interpr\u00e9tation et la r\u00e9daction de rapports.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15324,"parent":15319,"menu_order":85,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","class_list":["post-15323","dt_lessons","type-dt_lessons","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.2 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Comment Faire un test T \u00e0 Echantillon Unique dans R: Excellent - Datanovia<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9crit comment effectuer un test t \u00e0 \u00e9chantillon unique dans R\/Rstudio. 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