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Le logiciel R - Effectuer des analyses statistiques
dans laquelle n k d´ esigne le nombre d’observations y i correspondant ` a la k-i` eme
modalit´ e de X.
Voici le programme R permettant de le calculer :
> eta2 <- function(x, gpe) {
+ moyennes <- tapply(x, gpe, mean)
+ effectifs <- tapply(x, gpe, length)
+ varinter <- (sum(effectifs * (moyennes - mean(x))^2))
+ vartot <- (var(x) * (length(x) - 1))
+ res <- varinter/vartot
+ return(res)
+ }
Calculons-le par exemple pour les variables poids et sexe.
> eta2(poids,sexe)
[1] 0.3325501
Astuce
Vous pouvez aussi utiliser l’instruction R suivante pour calculer η
2
Y|X :
> summary(lm(poids∼sexe))$r.squared
[1] 0.3325501
SECTION 9.6
Repr´ esentations graphiques
Rappelons qu’il convient toujours de choisir ad´ equatement le mode de repr´ esentation graphique d’une variable adapt´ e `
a son type. En effet, le type
d’une variable est souvent traduit par des caract´ eristiques particuli` eres d’un graphique donn´ e. Par exemple, l’ajout d’une pointe de fl` eche au
bout d’un axe indique un ordre sur les modalit´ es correspondantes. Il conviendra donc d’indiquer le sens de l’axe des modalit´ es pour toutes les variables sauf
pour celles qui sont du type qualitatif. Nous avons par cons´ equent d´ efini, et
int´ egr´ e au package associ´ e `
a ce livre, la fonction fleches() qui nous permettra
d’ajouter, lorsque cela sera n´ ecessaire, une fl` eche sur les axes d’un graphique.
Par ailleurs, nous avons choisi de pr´ esenter cˆ ote ` a cˆ ote, pour quelques graphiques, une version basique et une version esth´ etiquement plus ´ elabor´ ee de
ceux-ci. Bien que nous ne conseillions pas n´ ecessairement l’utilisation de ces
versions ´ elabor´ ees dans une phase d’exploration des donn´ ees, ces derni` eres ont
l’avantage d’illustrer les grandes possibilit´ es offertes par R pour modifier `
a sa
guise un graphique.
Le logiciel R - Effectuer des analyses statistiques
dans laquelle n k d´ esigne le nombre d’observations y i correspondant ` a la k-i` eme
modalit´ e de X.
Voici le programme R permettant de le calculer :
> eta2 <- function(x, gpe) {
+ moyennes <- tapply(x, gpe, mean)
+ effectifs <- tapply(x, gpe, length)
+ varinter <- (sum(effectifs * (moyennes - mean(x))^2))
+ vartot <- (var(x) * (length(x) - 1))
+ res <- varinter/vartot
+ return(res)
+ }
Calculons-le par exemple pour les variables poids et sexe.
> eta2(poids,sexe)
[1] 0.3325501
Astuce
Vous pouvez aussi utiliser l’instruction R suivante pour calculer η
2
Y|X :
> summary(lm(poids∼sexe))$r.squared
[1] 0.3325501
SECTION 9.6
Repr´ esentations graphiques
Rappelons qu’il convient toujours de choisir ad´ equatement le mode de repr´ esentation graphique d’une variable adapt´ e `
a son type. En effet, le type
d’une variable est souvent traduit par des caract´ eristiques particuli` eres d’un graphique donn´ e. Par exemple, l’ajout d’une pointe de fl` eche au
bout d’un axe indique un ordre sur les modalit´ es correspondantes. Il conviendra donc d’indiquer le sens de l’axe des modalit´ es pour toutes les variables sauf
pour celles qui sont du type qualitatif. Nous avons par cons´ equent d´ efini, et
int´ egr´ e au package associ´ e `
a ce livre, la fonction fleches() qui nous permettra
d’ajouter, lorsque cela sera n´ ecessaire, une fl` eche sur les axes d’un graphique.
Par ailleurs, nous avons choisi de pr´ esenter cˆ ote ` a cˆ ote, pour quelques graphiques, une version basique et une version esth´ etiquement plus ´ elabor´ ee de
ceux-ci. Bien que nous ne conseillions pas n´ ecessairement l’utilisation de ces
versions ´ elabor´ ees dans une phase d’exploration des donn´ ees, ces derni` eres ont
l’avantage d’illustrer les grandes possibilit´ es offertes par R pour modifier `
a sa
guise un graphique.