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Chapitre 8 ANOVA `a deux facteurs fixes
La moyenne de la ligne ¯Yi.. est alors normale- ment distribuée. Son espérance et Dans le cadre d'une ANOVA `a deux facteurs plusieurs tests sont possibles.
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sur lequel va porter le test en modifiant la dernière ligne de commande dans la fenêtre script la régression b et a (test t) et sur le modèle (ANOVA). On ...
Analyse de la variance à un facteur
consommation et vingt-quatre lignes
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une ANOVA à. 1 seul facteur intrasujet avec tests a priori. Page 14. Cliquer sur l'onglet ANOVA et sur. « Repeated measures ». Page 15. Nous devons donner un
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Calcul du test t de Student pour sous-groupes appariés . C'est après ce symbole qu'il faut taper les lignes de commande de R qui s'affichent.
LIGNES DIRECTRICES SUR LA BIOÉQUIVALENCE DES
Les paramètres pharmacocinétiques considérés (par exemple AUC Cmax
Analyse de la variance ANOVA
Ex : niveaux A B
Une introduction au langage R
TEST ANOVA ET REGRESSION LINEAIRE AVEC R Anova à 1 facteur ... R dispose d'une aide en ligne très complète et qui vous sera très utile car la plupart ...
TP no 8 : ANOVA à 2 facteurs
L'effet du facteur citernes est-il le même quelque soit la modalité du facteur lignes. i.e. il n'y a pas d'interaction ? Pour ce faire
Exemples dAnalyses de Variance avec R
Aug 25 2002 usuelles (t-tests
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Ainsi le test ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay) est un principe de homogénéiser les variances avant de réaliser l'ANOVA ou de conduire une ...
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puissance d'une ANOVA à 1 facteur : Contraste» à la page 12 (test de contraste et différences la ligne pour indiquer la taille d'effet globale estimée.
Tests statistiques élémentaires
Liaisons entre variables D'autres questions qui conduisent à tester l'in- fluence d'une variable quantitative (régression) ou qualitative (ANOVA et comparaison
Analyses statistiques de base avec R et Rcmdr comme interface
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ANOVA `a un facteur Ce chapitre introduit le contexte la notation et les propriétés probalistes d'une analyse de la variance `a un facteur
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test de Fisher Snedecor • Tester l'égalité des variances: – Il existe un test basé sur le Khi-2 Lire la valeur F(n-kk-1) de la ligne (n-k)
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23 mar 2022 · Il s'agit d'un test statistique permettant de comparer les moyennes de plusieurs variables aléatoires indépendantes gaussiennes de
Université de CaenM1TP n
o8 : ANOVA à2facteursExercice 1.Un producteur de fromages s"intéresse à la teneur enpHau coeur du fromage.
Ces fromages sont fabriqués à partir de3lignes de production :L1,L2etL3, et à partir du lait provenant de5sortes de citernes :C1,C2,C3,C4etC5, chaque citerne pouvant alimentern"importe laquelle des lignes de productions. Il s"aperçoit d"une disparité entre la teneur enpH
entre les fromages et il ne sait pas s"il doit mettre cette disparité au compte d"un effet "type de
ligne de production" ou au compte d"un effet "type de citerne", ou au compte des deux effets. Pour chaque couple(Li;Cj),(i;j)2 f1;2;3gf1;2;3;4;5g, il prélève2fromages et en mesure le pH. Les résultats sont :C 1C 2C 3C 4C 5L15.56.25.45.66.2
5.36.25.25.46.0
L25.56.45.45.46.0
5.36.25.45.46.0
L35.66.05.35.66.3
5.26.25.15.56.1
Les3problématiques sont les suivantes : Y a-t-il effet du facteur citernes ? Y a-t-il effet dufacteur lignes ? L"effet du facteur citernes est-il le même quelque soit la modalité du facteur lignes,
i.e. il n"y a pas d"interaction ? Pour ce faire, on utilise le test ANOVA à2facteurs. Reproduire et comprendre l"enjeu des commandes suivantes : pH = c(5.5, 6.2, 5.4, 5.6, 6.2, 5.3, 6.2, 5.2, 5.4, 6.0, 5.5, 6.4, 5.4, 5.4, 6.0,5.3, 6.2, 5.4, 5.4, 6.0, 5.6, 6.0, 5.3, 5.6, 6.3, 5.2, 6.2, 5.1, 5.5, 6.1)
lignes = factor(rep(c("L1", "L2", "L3"), rep(10, 3))) citernes = factor(rep(c("C1", "C2", "C3", "C4", "C5"), 6)) fromage = data.frame(pH, lignes, citernes) attach(fromage) plot(pH ~ citernes * lignes) interaction.plot(citernes, lignes, pH) x11() interaction.plot(lignes, citernes, pH) reg = aov(pH ~ citernes * lignes) summary(reg) pairwise.t.test(pH, citernes, p.adj = "bonf") pairwise.t.test(pH, citernes, p.adj = "holm") Exercice 2.On souhaite comparer des pâtés quant à l"appréciation moyenne que pourra en donner un consommateur potentiel. Pour cela, on choisit au hasard18consommateurs et18 pâtés.Ces pâtés diffèrent à la fois par un facteur "type de hachage" de modalités : "Gros", "Moyen"
et "Fin", et par un facteur "type de pâté" de modalités : "Campagne", "Canard" et "Sanglier"
sont présentés. Il y a 2 répétitions par couple de modalités.C. Chesneau1TP no8Université de CaenM1Les résultats sont :
GrosMoyenFin
Campagne13:916:314:914:515:915:1Sanglier14:714:815:414:814:915:2Canard12:917:214:712:917:115:1L"objectif étant de répondre aux questions suivantes avec le risque5%: Y a-t-il effet "type de
pâté" sur l"appréciation moyenne ? Y a-t-il effet "type de hachage sur l"appréciation moyenne" ?
Si oui, ces effets sont-ils les mêmes quelque soit la modalité prise par l"autre facteur?Exercice 3.Un expérimentateur souhaite étudier les profils en acides gras de la cuisse de poulet
selon le supplément en lipides à l"aliment de base qui renferme du maïs et du tourteau de soja,
mais aussi de la farine de poisson. Le premier facteur étudié sera le facteurA: "type d"ajout". Quatre types d"ajout seront expérimentés :A1: huile de maïs (6%),A2: suif (6%),A3: huile de maïs (5%) + huile de poisson (1%),A4: suif (5%) + huile de poisson (1%).Le deuxième facteur étudié sera le facteurB"lieu d"élevage des poulets". Cinq lieux d"élevage
seront étudiésB1,B2,B3,B4etB5. La variable étudiée sera le pourcentage d"acide gras de type
C 18:1 par rapport aux acides gras totaux. Pour un lieu d"élevage donné,5poulets seront soumis à l"ajoutA1,5autres poulets à l"ajoutA2...Les résultats sont :B 1B 2B 3B 4B524:420:325:332:529:4A
22:734:626:930:523:3A
439:921:824:934:128
31:727:326:541:327:227:535:731:726:837:4Effectuer un analyse complète de ce problème. Éventuellement, on pourra utiliser le fichier de
données disponible ici :C. Chesneau2TP no8
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