{"id":15329,"date":"2020-03-15T18:19:07","date_gmt":"2020-03-15T17:19:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=dt_lessons&#038;p=15329"},"modified":"2020-03-15T18:19:07","modified_gmt":"2020-03-15T17:19:07","slug":"comment-faire-le-test-t-apparie-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-le-test-t-apparie-dans-r\/","title":{"rendered":"Comment Faire le Test T Appari\u00e9 dans R"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Cet article d\u00e9crit comment faire un <strong>test t appari\u00e9 dans R<\/strong> (ou dans <em>Rstudio<\/em>). Il convient de noter que le test t appari\u00e9 est \u00e9galement appel\u00e9 <em>test t d\u00e9pendant<\/em>, <em>test t pour \u00e9chantillons reli\u00e9s<\/em>, <em>test t de paires appari\u00e9es<\/em> ou <em>test t pour \u00e9chantillons appari\u00e9s<\/em>.<\/p>\n<p>Vous apprendrez \u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li><em>Ex\u00e9cuter le test t appari\u00e9 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 appari\u00e9<\/em><\/li>\n<li><em>Ajouter des p-values et des niveaux de significativit\u00e9 \u00e0 un graphe<\/em><\/li>\n<li><em>Calculez et rapportez la taille de l\u2019effet du test t appari\u00e9<\/em> en utilisant le <em>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=\"#rapporter\">Rapporter<\/a><\/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>Ici, nous utiliserons un jeu de donn\u00e9es de d\u00e9monstration <code>mice2<\/code> [package datarium], qui contient le poids de 10 souris avant et apr\u00e8s le traitement.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Format large\r\ndata(\"mice2\", package = \"datarium\")\r\nhead(mice2, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##   id before after\r\n## 1  1    187   430\r\n## 2  2    194   404\r\n## 3  3    232   406<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Transformez en donn\u00e9es longues : \r\n# rassembler les valeurs de `before` (avant) et `after` (apr\u00e8s) dans la m\u00eame colonne\r\nmice2.long &lt;- mice2 %&gt;%\r\n  gather(key = \"group\", value = \"weight\", before, after)\r\nhead(mice2.long, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##   id  group weight\r\n## 1  1 before    187\r\n## 2  2 before    194\r\n## 3  3 before    232<\/code><\/pre>\n<div class=\"block\">\n<p>Nous voulons savoir s\u2019il y a une diff\u00e9rence significative dans les poids moyens apr\u00e8s le traitement ?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"statistiques-descriptives\" class=\"section level2\">\n<h2>Statistiques descriptives<\/h2>\n<p>Calculer quelques statistiques descriptives (moyenne et sd) par groupe:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>mice2.long %&gt;%\r\n  group_by(group) %&gt;%\r\n  get_summary_stats(weight, type = \"mean_sd\")<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 2 x 5\r\n##   group  variable     n  mean    sd\r\n##   &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;    &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;\r\n## 1 after  weight      10  400.  30.1\r\n## 2 before weight      10  201.  20.0<\/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<p>Il existe deux options pour calculer le test t ind\u00e9pendant selon que les donn\u00e9es des deux groupes soient enregistr\u00e9es soit dans deux vecteurs diff\u00e9rents, soit dans une data frame.<\/p>\n<p><strong>Option 1<\/strong>. Les donn\u00e9es sont enregistr\u00e9es dans deux vecteurs num\u00e9riques diff\u00e9rents:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Enregistrer les donn\u00e9es dans deux vecteurs diff\u00e9rents\r\nbefore &lt;- mice2$before\r\nafter &lt;- mice2$after\r\n# Calculer le test t\r\nres &lt;- t.test(before, after, paired = TRUE)\r\nres<\/code><\/pre>\n<pre><code>## \r\n##  Paired t-test\r\n## \r\n## data:  before and after\r\n## t = -30, df = 9, p-value = 1e-09\r\n## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0\r\n## 95 percent confidence interval:\r\n##  -217 -182\r\n## sample estimates:\r\n## mean of the differences \r\n##                    -199<\/code><\/pre>\n<p><strong>Option 2<\/strong>. Les donn\u00e9es sont enregistr\u00e9es dans une data frame.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Calculer le test t\r\nres &lt;- t.test(weight ~ group, data = mice2.long, paired = TRUE)\r\nres<\/code><\/pre>\n<div class=\"success\">\n<p>Comme vous pouvez le voir, les deux m\u00e9thodes donnent les m\u00eames r\u00e9sultats.<\/p>\n<\/div>\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 = -25.55),<\/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 = 1.03910^{-9}).<\/li>\n<li><code>conf.int<\/code> est l\u2019intervalle de confiance de la moyenne des diff\u00e9rences \u00e0 95% (conf.int = [-217.1442, -181.8158]);<\/li>\n<li><code>sample estimates<\/code> est la moyenne des diff\u00e9rences (moyenne = -199.48).<\/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;- mice2.long  %&gt;% \r\n  t_test(weight ~ group, paired = TRUE) %&gt;%\r\n  add_significance()\r\nstat.test<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 1 x 9\r\n##   .y.    group1 group2    n1    n2 statistic    df             p p.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;chr&gt;   \r\n## 1 weight after  before    10    10      25.5     9 0.00000000104 ****<\/code><\/pre>\n<p>Les r\u00e9sultats ci-dessus montrent les composantes suivantes:<\/p>\n<ul>\n<li><code>.y.<\/code>: la variable y utilis\u00e9e dans le test.<\/li>\n<li><code>group1,group2<\/code>: les groupes compar\u00e9s dans les tests par paires.<\/li>\n<li><code>statistic<\/code>: Statistique de test 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>Notez que, vous pouvez obtenir un r\u00e9sultat d\u00e9taill\u00e9 en sp\u00e9cifiant l\u2019option <code>detailed = TRUE<\/code>.<\/p>\n<\/div>\n<pre class=\"r\"><code>mice2.long %&gt;%\r\n  t_test(weight ~ group, paired = TRUE, detailed = TRUE) %&gt;%\r\n  add_significance()<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 1 x 14\r\n##   estimate .y.    group1 group2    n1    n2 statistic             p    df conf.low conf.high method alternative p.signif\r\n##      &lt;dbl&gt; &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;dbl&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;       &lt;chr&gt;   \r\n## 1     199. weight after  before    10    10      25.5 0.00000000104     9     182.      217. 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 1.0410^{-9}, ce qui est inf\u00e9rieur au seuil de significativit\u00e9 alpha = 0,05. Nous pouvons alors rejeter l\u2019hypoth\u00e8se nulle et conclure que le poids moyen des souris avant traitement est significativement diff\u00e9rent du poids moyen apr\u00e8s traitement avec une <strong>p-value<\/strong> = 1.0410^{-9}.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"taille-de-leffet\" class=\"section level2\">\n<h2>Taille de l\u2019effet<\/h2>\n<p>La taille de l\u2019effet d\u2019un test t pour \u00e9chantillons appari\u00e9s peut \u00eatre calcul\u00e9e en divisant la diff\u00e9rence moyenne par l\u2019\u00e9cart-type de la diff\u00e9rence, comme indiqu\u00e9 ci-dessous.<\/p>\n<p><strong>La formule du d de Cohen<\/strong>:<\/p>\n<p><span class=\"math display\">\\[<br \/>\nd = \\frac{mean_D}{SD_D}<br \/>\n\\]<\/span><\/p>\n<p>O\u00f9 <code>D<\/code> est la diff\u00e9rence entre les valeurs des \u00e9chantillons appari\u00e9s.<\/p>\n<p><strong>Calculs<\/strong>:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>mice2.long  %&gt;% cohens_d(weight ~ group, paired = TRUE)<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 1 x 7\r\n##   .y.    group1 group2 effsize    n1    n2 magnitude\r\n## * &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;    &lt;dbl&gt; &lt;int&gt; &lt;int&gt; &lt;ord&gt;    \r\n## 1 weight after  before    8.08    10    10 large<\/code><\/pre>\n<div class=\"success\">\n<p>La taille de l\u2019effet est importante, d de Cohen = 8,07.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"rapporter\" class=\"section level2\">\n<h2>Rapporter<\/h2>\n<p>Nous pourrions rapporter les r\u00e9sultats comme suit : Le poids moyen des souris a augment\u00e9 de fa\u00e7on significative apr\u00e8s le traitement, t(9) = 25,5, p &lt; 0,0001, d = 8,07.<\/p>\n<p>Visualiser les r\u00e9sultats:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un box plot\r\nbxp &lt;- ggpaired(mice2.long, x = \"group\", y = \"weight\", \r\n         order = c(\"before\", \"after\"),\r\n         ylab = \"Weight\", xlab = \"Groups\")\r\n\r\n# Ajouter la p-value et les niveaux de significativit\u00e9\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(x = \"group\")\r\nbxp + \r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, tip.length = 0) +\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\/087-how-to-do-paired-t-test-in-r-paired-t-test-box-plot-with-p-values-1.png\" width=\"364.8\" \/><\/p>\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 appari\u00e9 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 appari\u00e9 dans R\/Rstudio. 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