Test de Student appari? avec R : Comparaison de moyennes de deux s?ries appari?es

Introduction

Le test de Student appari? permet de comparer les moyennes de deux s?ries de valeurs pr?sentant un lien.

Un format simplifi? de la fonction R ? utiliser est :

t.test(x, y, paired=TRUE)

x et y correspondent, respectivement, aux deux s?ries de valeurs ? comparer. Ce sont des vecteurs de type num?ric.

La fonction t.test est d?crite en d?tails ici.

Exemple de donn?es

10 souris ont re?u un traitement X grossissant pendant 3 mois. Leur poids a ?t? mesur? avant et apr?s traitement. Pour chaque souris on a donc deux valeurs (l?une avant et l?autre apr?s traitement).

Les donn?es sont pr?sent?es ci-dessous:

poids_avant poids_apres
Souris_1 235.20 464.40
Souris_2 221.80 351.60
Souris_3 200.30 416.90
Souris_4 183.90 403.80
Souris_5 185.90 415.90
Souris_6 202.90 386.40
Souris_7 202.60 398.50
Souris_8 193.60 423.40
Souris_9 208.80 362.40
Souris_10 179.40 372.30

La question est de savoir si le poids des souris a significativement chang? apr?s les 3 mois de traitement?.

Il s?agit bien d?un test de Student appari? car les deux mesures ? comparer proviennent des m?me souris.

Calcul du test de Student non-appari? avec R

Le test de Student peut ?tre effectu? avec le code R suivant :

# Poids des souris avant traitement
x<-c(200.1, 190.9, 192.7, 213, 241.4, 196.9, 172.2, 185.5, 205.2, 193.7)
# Poids des souris apr?s traitement
y<-c(392.9, 393.2, 345.1, 393, 434, 427.9, 422, 383.9, 392.3, 352.2)
res<-t.test(x, y, paired=TRUE)
res

    Paired t-test
data:  x and y
t = -20.88, df = 9, p-value = 6.2e-09
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -215.6 -173.4
sample estimates:
mean of the differences 
                 -194.5 

Dans le r?sultat ci-dessus : t est la statistique de Student (t = -20.88), df est le degr? de libert? (df= 9), p-value est le degr? de significativit? du test (p-value = 6.2 ? 10-9). L?intervalle de confiance de la diff?rence des moyennes ? 95% est ?galement montr?e (intervalle de confiance= [-215.56, -173.42]); et enfin, on a la valeur moyenne de la diff?rence des deux s?ries (moyenne de la diff?rence = -194.49).


La p-value du test est de 6.2003 ? 10-9. Ce qui est largement inf?rieur ? 0.05. On conclut que le poids moyen des souris avant traitement est significativement diff?rent de celui apr?s traitement avec une p-value = 6.2003 ? 10-9.

Acceder aux valeurs retourn?es par la fonction t.test

Comme indiquer ici, on peut facilement acc?der aux valeurs retourn?es par la fonction t.test():

# Affichage de la p-value
res$p.value
[1] 6.2e-09
# Affichage de la moyenne
res$estimate
mean of the differences 
                 -194.5 
# Affichage de l'intervalle de confiance
res$conf.int
[1] -215.6 -173.4
attr(,"conf.level")
[1] 0.95

Test de Student non-appari? en ligne


Noter qu?un logiciel web est disponible ici pour faire le test de Student appari? en ligne sans aucune installation.


Infos

Cette analyse a ?t? faite avec R (ver. 3.1.0).


Enjoyed this article? I’d be very grateful if you’d help it spread by emailing it to a friend, or sharing it on Twitter, Facebook or Linked In.

Show me some love with the like buttons below... Thank you and please don't forget to share and comment below!!
Avez vous aimé cet article? Je vous serais très reconnaissant si vous aidiez à sa diffusion en l'envoyant par courriel à un ami ou en le partageant sur Twitter, Facebook ou Linked In.

Montrez-moi un peu d'amour avec les like ci-dessous ... Merci et n'oubliez pas, s'il vous plaît, de partager et de commenter ci-dessous!





Cette page a été vue 14360 fois
Licence - Pas d?Utilisation Commerciale - Partage dans les M?mes Conditions
Licence Creative Commons