Chapitre 13. Analyse de variance ´ el´ ementaire
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Au vu de ces graphiques, il semble y avoir un effet de l’interaction (courbes
qui se croisent).
13.2.3 Table d’ANOVA, tests et estimation des param` etres
Instruction R pour la table d’ANOVA : Plusieurs fonctions offrent la possibilit´ e d’effectuer une ANOVA ` a deux facteurs avec interaction : aov(),
anova(lm()) et Anova() (pr´ esent dans le package car).
Attention
Lorsque vous disposez d’une seule observation par croisement des facteurs A et B (c’est-` a-dire n i j = 1 ∀i, j), vous pouvez estimer seulement
un mod` ele d’ANOVA ` a deux facteurs sans interaction.
aov(rdt∼region+engrais).
> modele2 <- summary(aov(rdt∼region * engrais,data=epeautre))
> modele2
Df Sum Sq Mean Sq F value
Pr(>F)
region
3 327.2 109.06 112.181 0.0000000000000295
engrais
2
0.9
0.44
0.457
0.638
region:engrais 6
99.6
16.59 17.067 0.0000001359421306
Residuals
24
23.3
0.97
region
***
engrais
region:engrais ***
Residuals
--Signif. codes: 0 ‘ *** ’ 0.001 ‘ ** ’ 0.01 ‘ * ’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> anova(lm(rdt∼region * engrais,data=epeautre))
Analysis of Variance Table
Response: rdt
Df Sum Sq Mean Sq F value
Pr(>F)
region
3 327.19 109.065 112.1810 0.00000000000002955
engrais
2
0.89
0.444
0.4571
0.6385
region:engrais 6 99.56 16.593 17.0667 0.00000013594213061
Residuals
24 23.33
0.972
region
***
engrais
region:engrais ***
Residuals
--Signif. codes: 0 ‘ *** ’ 0.001 ‘ ** ’ 0.01 ‘ * ’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> Anova(lm(rdt∼region * engrais,data=epeautre))