{"id":11036,"date":"2019-11-28T22:59:46","date_gmt":"2019-12-07T20:44:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?post_type=product&#038;p=11036"},"modified":"2023-12-31T08:30:00","modified_gmt":"2023-12-31T07:30:00","slug":"pratiques-des-statistiques-dans-r-pour-comparaison-de-groupes-variables-numeriques","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/pratiques-des-statistiques-dans-r-pour-comparaison-de-groupes-variables-numeriques\/","title":{"rendered":"Pratique des Statistiques dans R pour Comparaison de Groupes : Variables Num\u00e9riques"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<div id=\"book-desc\" class=\"section level2\">\n<p>Ce livre de statistiques dans R fournit un solide guide pratique \u00e9tape par \u00e9tape des analyses statistiques pour <strong>comparer les moyennes des groupes<\/strong> en utilisant le logiciel R. De plus, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un package R nomm\u00e9 <strong>rstatix<\/strong> (<a class=\"uri\" href=\"https:\/\/rpkgs.datanovia.com\/rstatix\/\">https:\/\/rpkgs.datanovia.com\/rstatix\/<\/a>), qui fournit un syst\u00e8me simple et intuitif, coh\u00e9rent avec la philosophie de conception <code>tdyverse<\/code>, pour calculer les analyses statistiques les plus courantes, dont le test t, le test de Wilcoxon, ANOVA, Kruskal-Wallis, les analyses de corr\u00e9lation, l\u2019identification des valeurs extr\u00eames et autres.<\/p>\n<p>Ce livre est con\u00e7u pour vous permettre de faire les tests statistiques dans R le plus rapidement possible. Le livre se concentre sur la mise en \u0153uvre et la compr\u00e9hension des m\u00e9thodes, sans avoir \u00e0 lutter \u00e0 travers des pages de d\u00e9monstrations math\u00e9matiques.<\/p>\n<p>Vous serez guid\u00e9 \u00e0 travers les \u00e9tapes de synth\u00e8se et de visualisation des donn\u00e9es, de v\u00e9rification des hypoth\u00e8ses et de r\u00e9alisation de tests statistiques dans R, d\u2019interpr\u00e9tation et de reporting des r\u00e9sultats.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"key-feat\" class=\"section level2\">\n<h2>Principales caract\u00e9ristiques de ce livre<\/h2>\n<p>Bien qu\u2019il existe plusieurs bons livres sur les statistiques et les sujets associ\u00e9s, nous estimons que beaucoup d\u2019entre eux sont trop th\u00e9oriques. Notre but \u00e9tait de r\u00e9diger un guide pratique de statistiques dans R avec visualisation, interpr\u00e9tation et rapport des r\u00e9sultats.<\/p>\n<p>Les principales parties du livre sont les suivantes:<\/p>\n<ul>\n<li><em>Tests statistiques et hypoth\u00e8ses<\/em> pour la comparaison des moyennes des groupes,<\/li>\n<li><em>comparaison de deux moyennes<\/em>,\n<ul>\n<li><em>t-test<\/em>,<\/li>\n<li><em>test de Wilcoxon<\/em>,<\/li>\n<li><em>Test des signes<\/em>,<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><em>comparaison de plusieurs moyennes<\/em>,\n<ul>\n<li><em>ANOVA - Analyse des Variances<\/em> pour les mesures ind\u00e9pendantes<\/li>\n<li><em>ANOVA \u00e0 mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/em>,<\/li>\n<li><em>ANOVA mixte<\/em>,<\/li>\n<li><em>ANCOVA et MANOVA<\/em>,<\/li>\n<li><em>Test de Kruskal-Wallis<\/em><\/li>\n<li><em>test de Friedman<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le livre pr\u00e9sente les principes de base de ces t\u00e2ches et donne de nombreux exemples dans R. Ce livre offre de solides conseils en statistiques pour les \u00e9tudiants et les chercheurs.<\/p>\n<p>Caract\u00e9ristiques principales:<\/p>\n<ul>\n<li>Couvre les tests statistiques et les impl\u00e9mentations<\/li>\n<li>Les hypoth\u00e8ses cl\u00e9s sont pr\u00e9sent\u00e9es et v\u00e9rifi\u00e9es<\/li>\n<li>Chapitres courts et complets avec des exemples pratiques. Cela signifie que vous n\u2019avez pas besoin de lire les diff\u00e9rents chapitres dans l\u2019ordre.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"block\">\n<p>Dans chaque chapitre, nous pr\u00e9sentons des sections pratiques de R dans lesquelles nous travaillons syst\u00e9matiquement \u00e0 travers l\u2019application des diff\u00e9rentes m\u00e9thodes discut\u00e9es dans ce chapitre.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"comment-ce-livre-est-organise\" class=\"section level2\">\n<h2>Comment ce livre est organis\u00e9 ?<\/h2>\n<p>Ce livre contient 3 parties. Apr\u00e8s une rapide introduction \u00e0 R (chapitre @ref(introduction-to-r)), <strong>la partie I<\/strong> pr\u00e9sente quelques questions de recherche et les <strong>tests statistiques<\/strong> correspondants, ainsi que les <strong>hypoth\u00e8ses<\/strong> des tests. Bon nombre des m\u00e9thodes statistiques, y compris le test t et l\u2019analyse de variance (ANOVA), supposent certaines caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es, notamment <strong>la normalit\u00e9 de la distribution des donn\u00e9es<\/strong> et <strong>l\u2019\u00e9galit\u00e9 des variances des groupes<\/strong>. Ces hypoth\u00e8ses doivent \u00eatre prises au s\u00e9rieux pour tirer une interpr\u00e9tation et des conclusions fiables de la recherche. Dans la Partie I, vous apprendrez comment \u00e9valuer la normalit\u00e9 \u00e0 l\u2019aide du test de <strong>Shapiro-Wilk<\/strong> (chapitre @ref(normality-test-in-r)) et comment comparer les variances dans R en utilisant le <strong>test de Levene<\/strong> et plus (chapitre @ref(homogeneity-of-variance)).<\/p>\n<p><strong>Exemples de formes de distribution<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Distribution normale<\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-examples-of-normal-distribution-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-examples-of-normal-distribution-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>Distributions asym\u00e9riques<\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-skewed-distributions-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-skewed-distributions-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<p>Dans la <strong>Partie II<\/strong>, nous examinons comment comparer deux moyennes en utilisant le <strong>test t<\/strong> (m\u00e9thode param\u00e9trique, chapitre @ref(t-test)) et le <strong>test de wilcoxon<\/strong> (m\u00e9thode non param\u00e9trique, chapitre @ref(wilcoxon-test)). Le contenu principal, inclut:<\/p>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li><strong>Comparaison de la moyenne d\u2019un \u00e9chantillon \u00e0 une valeur th\u00e9orique standard<\/strong>:\n<ul>\n<li>Test T pour \u00e9chantillon Unique (param\u00e9trique)<\/li>\n<li>Test des Rangs Sign\u00e9s de Wilcoxon (non param\u00e9trique)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Comparaison des moyennes de deux groupes ind\u00e9pendants<\/strong>:\n<ul>\n<li>Test T pour Echantillons Ind\u00e9pendants (param\u00e9trique)<\/li>\n<li>Test de la Somme des Rangs de Wilcoxon (non param\u00e9trique)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Comparaison des moyennes des \u00e9chantillons appari\u00e9s<\/strong>:\n<ul>\n<li>Test T pour Echantillons Appari\u00e9s (param\u00e9trique)<\/li>\n<li>Test des Rangs Sign\u00e9s de Wilcoxon sur Echantillons Appari\u00e9s (non param\u00e9trique)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Dans cette partie, nous avons \u00e9galement d\u00e9crit comment v\u00e9rifier les hypoth\u00e8ses du test t et comment calculer la taille de l\u2019effet du test t (le <strong>d de Cohen<\/strong>). Vous apprendrez \u00e9galement comment calculer la taille de l\u2019effet du test de Wilcoxon. De plus, nous pr\u00e9sentons le <strong>test des signes<\/strong> (Chapitre @ref(sign-test)), une alternative au <em>test t sur \u00e9chantillons appari\u00e9s<\/em> et au <em>test des rangs sign\u00e9s de Wilcoxon<\/em>, dans le cas o\u00f9 la distribution des diff\u00e9rences entre les valeurs des donn\u00e9es appari\u00e9es n\u2019est ni normale (dans le test t) ni sym\u00e9trique (dans le test de Wilcoxon).<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-two-sample-box-plot-with-t-test-p-values-1.png\" width=\"412.8\" \/><\/p>\n<p><strong>La partie III<\/strong> d\u00e9crit comment comparer plusieurs moyennes dans R en utilisant la m\u00e9thode <strong>ANOVA<\/strong> (Analyse de variance) et les variantes (Chapitres @ref(anova-analysis-of-variance) - @ref(friedman-test)).<\/p>\n<p>Le chapitre @ref(anova-analysis-of-variance) d\u00e9crit comment calculer et interpr\u00e9ter les diff\u00e9rents types d\u2019ANOVA pour comparer les mesures ind\u00e9pendantes, notamment:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>ANOVA \u00e0 un facteur<\/strong>, une extension du test t sur \u00e9chantillons ind\u00e9pendants pour comparer les moyennes dans une situation o\u00f9 il y a plus de deux groupes.<\/li>\n<li><strong>ANOVA \u00e0 deux facteurs<\/strong> pour \u00e9valuer un effet d\u2019interaction entre deux variables cat\u00e9gorielles ind\u00e9pendantes sur une variable-r\u00e9ponse continue.<\/li>\n<li><strong>ANOVA \u00e0 trois facteurs<\/strong> pour \u00e9valuer un effet d\u2019interaction entre trois variables cat\u00e9gorielles ind\u00e9pendantes sur une variable de r\u00e9sultat continue.<\/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 pr\u00e9senterons le test de <strong>Kruskal-Wallis<\/strong> (Chapitre @ref(kruskal-wallis-test-in-r)), qui est une alternative non param\u00e9trique au test ANOVA \u00e0 un facteur.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-two-way-anova-box-plots-with-pvalues-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<p>Le chapitre @ref(repeated-measure-anova) pr\u00e9sente l\u2019<strong>ANOVA \u00e0 mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/strong>, qui est utilis\u00e9 pour analyser les donn\u00e9es lorsque les m\u00eames sujets sont mesur\u00e9s plus d\u2019une fois. Vous apprendrez diff\u00e9rents types d\u2019ANOVA \u00e0 mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es, notamment:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>ANOVA \u00e0 un facteur sur mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/strong> pour comparer les moyennes de trois niveaux ou plus d\u2019une variable <em>intra-sujets<\/em>.<\/li>\n<li><strong>ANOVA \u00e0 deux facteurs sur mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/strong> utilis\u00e9e pour \u00e9valuer simultan\u00e9ment l\u2019effet de deux facteurs intra-sujets sur une variable-r\u00e9ponse continue.<\/li>\n<li><strong>ANOVA \u00e0 trois facteurs sur mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es<\/strong> utilis\u00e9es pour \u00e9valuer simultan\u00e9ment l\u2019effet de trois facteurs intra-sujets sur une variable-r\u00e9ponse continue.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Vous apprendrez \u00e9galement comment calculer et interpr\u00e9ter le <strong>test de Friedman<\/strong> (Chapitre @ref(friedman-test)), qui est une alternative non param\u00e9trique au test ANOVA \u00e0 un facteur \u00e0 mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-two-way-boxplots-with-p-values-1.png\" width=\"528\" \/><\/p>\n<p>Le chapitre @ref(mixed-anova) montre comment ex\u00e9cuter l\u2019<strong>ANOVA mixte<\/strong>, qui est utilis\u00e9 pour comparer les moyennes des groupes class\u00e9s par au moins deux facteurs, l\u2019un \u00e9tant un facteur \u201c<em>intra-sujets<\/em>\u201d (mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es) et l\u2019autre un facteur \u201c<em>inter-sujets<\/em>\u201d.<\/p>\n<p>Les chapitres @ref(ancova) et @ref(one-way-manova) d\u00e9crivent, respectivement, quelques extensions avanc\u00e9es d\u2019ANOVA, notamment:<\/p>\n<ul>\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><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/r-statistics-2-comparing-groups-means\/figures\/060-r-statistics-comparing-group-means-book-one-way-ancova-line-plot-with-p-values-1.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>(C&rsquo;est un ebook)<\/p>\n<p>Ce livre de statistiques R fournit un <strong>solide guide pratique, \u00e9tape par \u00e9tape, d&rsquo;analyses statistiques<\/strong> pour <strong>comparer les moyennes de groupes<\/strong> \u00e0 l&rsquo;aide du logiciel R. Il est con\u00e7u pour vous permettre d&rsquo;effectuer les tests statistiques dans R le plus rapidement possible. Le livre se concentre sur la mise en \u0153uvre et la compr\u00e9hension des m\u00e9thodes, sans avoir \u00e0 lutter \u00e0 travers des pages de d\u00e9monstrations math\u00e9matiques.<\/p>\n<p>Vous serez guid\u00e9 \u00e0 travers les \u00e9tapes de synth\u00e8se et de visualisation des donn\u00e9es, de v\u00e9rification des hypoth\u00e8ses et de r\u00e9alisation de tests statistiques en R, d&rsquo;interpr\u00e9tation et de reporting des r\u00e9sultats.<\/p>\n<p>Les principales parties du livre comprennent : PARTIE I. Tests statistiques et hypoth\u00e8ses pour la comparaison des moyennes des groupes ; PARTIE II. Comparaison de deux moyennes (test t, test de Wilcoxon, test des signes) ; PARTIE III. Comparaison de plusieurs moyennes (ANOVA &#8211; Analyse de variance pour mesures ind\u00e9pendantes, ANOVA pour mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es, ANOVA mixte, ANCOVA et MANOVA, test de Kruskal-Wallis et test de Friedman).<\/p>\n<div class=\"aff-ordering-info\"><b>Commandez une Copie Physique<\/b> sur <a href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/4xjo\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">Amazon<\/a>:<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/4xjo\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/affiliate-marketing\/images\/amazon.png\" alt=\"Amazon\" \/><\/a><\/p>\n<p><b>Ou, Achetez et T\u00e9l\u00e9chargez Maintenant le Format PDF<\/b> en cliquant sur le bouton <b>\u00ab\u00a0AJOUTER AU PANIER\u00a0\u00bb<\/b> ci-dessous. 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Comparaison de plusieurs moyennes (ANOVA - Analyse de variance pour mesures ind\u00e9pendantes, ANOVA pour mesures r\u00e9p\u00e9t\u00e9es, ANOVA mixte, ANCOVA et MANOVA, test de Kruskal-Wallis et test de Friedman). Commandez une Copie Physique sur Amazon:   Ou, Achetez et T\u00e9l\u00e9chargez Maintenant le Format PDF en cliquant sur le bouton &quot;AJOUTER AU PANIER&quot; ci-dessous. 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