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Le logiciel R
Il est aussi possible d’am´ eliorer ce graphique en rajoutant par exemple des
couleurs. Tapez dans la fenˆ etre de script :
boxplot(extra~group,ylab="extra",xlab="group",data=sleep,
col=c("red","blue"))
puis cliquez sur Soumettre.
Renvoi
Nous reviendrons au chapitre 5 sur les possibilit´ es graphiques du logiciel R.
Effectuons maintenant un test de comparaisons de moyennes.
Dans le menu Statistiques, choisissez Moyennes, puis t-test ind´ ependant...
Cliquez sur group dans la section Groupes(un). Il est maintenant sp´ ecifi´ e
la diff´ erence 1-2 (groupe 1 versus groupe 2).
Cliquez sur OK pour voir apparaˆ ıtre le r´ esultat dans la Fen^ etre de sortie (voir ´ egalement la figure A.6).
La valeur-p du test (sup´ erieure ` a 5 %) ne permet pas de conclure ` a une
diff´ erence significative entre le gain moyen de sommeil entre le m´ edicament et
le contrˆ ole.
• Test sur une table ` a double entr´ ee
Dans un essai th´ erapeutique, la question sous-jacente est de savoir si un
traitement sur des m` eres ayant un statut VIH positif a un effet sur le statut VIH
de l’enfant. Si ce n’est pas le cas, alors le statut VIH de l’enfant est ind´ ependant
du traitement suivi par la m` ere. Dans cet essai, sur les 391 enfants consid´ er´ es,
100 ont un statut VIH n´ egatif, 193 ont une m` ere ayant re¸ cu le traitement, et
41 ont un statut VIH positif avec une m` ere ayant re¸ cu le traitement. Afin de
savoir si le traitement a un effet, veuillez suivre les ´ etapes suivantes.
Dans le menu Statistiques, choisissez Tables de contingence, puis
Remplir et analyser un tableau ` a double entr´ ee...
Une fenˆ etre s’ouvre. Remplissez le tableau comme indiqu´ e dans la figure A.7. Choisissez Pourcentages du total et Imprimer les fr´ equences attendues.
Cliquez sur OK pour voir apparaˆ ıtre le r´ esultat dans la Fen^ etre de sortie.
Il n’est pas possible de montrer, au risque 5 %, que le traitement a un effet
sur le statut VIH de l’enfant.
Le logiciel R
Il est aussi possible d’am´ eliorer ce graphique en rajoutant par exemple des
couleurs. Tapez dans la fenˆ etre de script :
boxplot(extra~group,ylab="extra",xlab="group",data=sleep,
col=c("red","blue"))
puis cliquez sur Soumettre.
Renvoi
Nous reviendrons au chapitre 5 sur les possibilit´ es graphiques du logiciel R.
Effectuons maintenant un test de comparaisons de moyennes.
Dans le menu Statistiques, choisissez Moyennes, puis t-test ind´ ependant...
Cliquez sur group dans la section Groupes(un). Il est maintenant sp´ ecifi´ e
la diff´ erence 1-2 (groupe 1 versus groupe 2).
Cliquez sur OK pour voir apparaˆ ıtre le r´ esultat dans la Fen^ etre de sortie (voir ´ egalement la figure A.6).
La valeur-p du test (sup´ erieure ` a 5 %) ne permet pas de conclure ` a une
diff´ erence significative entre le gain moyen de sommeil entre le m´ edicament et
le contrˆ ole.
• Test sur une table ` a double entr´ ee
Dans un essai th´ erapeutique, la question sous-jacente est de savoir si un
traitement sur des m` eres ayant un statut VIH positif a un effet sur le statut VIH
de l’enfant. Si ce n’est pas le cas, alors le statut VIH de l’enfant est ind´ ependant
du traitement suivi par la m` ere. Dans cet essai, sur les 391 enfants consid´ er´ es,
100 ont un statut VIH n´ egatif, 193 ont une m` ere ayant re¸ cu le traitement, et
41 ont un statut VIH positif avec une m` ere ayant re¸ cu le traitement. Afin de
savoir si le traitement a un effet, veuillez suivre les ´ etapes suivantes.
Dans le menu Statistiques, choisissez Tables de contingence, puis
Remplir et analyser un tableau ` a double entr´ ee...
Une fenˆ etre s’ouvre. Remplissez le tableau comme indiqu´ e dans la figure A.7. Choisissez Pourcentages du total et Imprimer les fr´ equences attendues.
Cliquez sur OK pour voir apparaˆ ıtre le r´ esultat dans la Fen^ etre de sortie.
Il n’est pas possible de montrer, au risque 5 %, que le traitement a un effet
sur le statut VIH de l’enfant.