1) Différence d'activité α-amylase de graines - 2) Différence  d'activité α-amylase de graines dépourvues d'embryon exposées ou non à la gibbérelline

1)  Les signes a, b ou c permettent de signaler s'il existe une différence significative à 95% avec d'autres barres

2) Les signes a, b, c permettent de signaler s'il existe une différence significative à 95% avec d'autres barres

• Un exemple simulé est téléchargeable ci-dessus : TP2_amylase.xlsx

1- Ouvrir les données sous R

cf. l'aide sur comment ouvrir des données

Remarque : Renommer le contenu des colonnes pour ne pas avoir à écrire à chaque file$titre 

• Exemple, création des vecteurs  Type, Modalite, Halo  avec la commande attach()

2- Récupérer les tailles Halo par condition (Type)

Approche 1 (débutant) Halos moyens par condition testée 

Temoin = Halo[Type=="GS"] 

Faire de même pour GSS (Témoin négatif), GI (Graine humide), GGse (Graine sans embryon), GG (Plantule) et GGseG (Graine sans embryon soumis à hormone gibbérelline) . 

Remarque : si vous avez le sentiment d'avoir des données non-homogènes, faire une moyenne mobile par itération (Mosteller & Tuckey, 1977) 

m_Temoin = mean(Temoin) 

Calculer ainsi les autres moyennes pour GSS, GI,GGse, GG et GGseG... 

• Compilation des données : attention d'afficher seulement les barres nécessaires aux deux graphiques à tracer - les données dans l'exemple ci-dessus ne correspondent pas à ce qui doit être fait - cf. enseignements de A.L.

moyennes =c( m_Temoin, m_Graine_humide, m_Graine_sans_embryon, m_Plantule ) 

Approche 2 - Même chose avec la fonction by()

by(Halo,Type,mean) -> moyennes

3- Calculer les moyennes et les intervalles de confiance pour chaque modalité 

• 3.1- Chargement d'une fonction pour calculer l'intervalle de confiance (à copier-coller) 

Emplacement où trouver la fonction int.ech()

Remarque : int.ech() calcule les intervalles de confiance pour un échantillon 

• 3.2- Calculs des intervalles de confiance 

# Approche 1

IC_Temoin = int.ech(Temoin) 

ICs = c( IC_Temoin, IC_Graine_humide, IC_Graine_sans_embryon, IC_Plantule ) 

titre=c("GS","GI","GGse","GG") 

# Approche 2

ICs <- by(Halo,Type,int.ech)

Calculer ainsi les autres intervalles de confiance pour les autres conditions...

4- Tester la significativité des différences constatées

4.1. Le test t de Student permet de faire des comparaisons de moyennes 2 à 2 

Approche 1 : multiplier les test de Student (risque de créer des faux-positifs !!!)

test_1 = t.test(Temoin,Negatif , var.equal=TRUE) # Comparaison GSS - GS 

test_1$p.value # affiche la valeur de p-value 

Faire ainsi les comparaisons aussi entre GSS et GI,  GSS et GG,  GS et GI,  GS et GG,  GI et GG 

Approche 2 : utiliser pairwise.t.test() ou, mieux encore m.test().

4.2. Récupération des valeurs de p-value : 

• p-value : cette valeur est la probabilité qu'il n'y ait pas de différence entre les barres 

  • • Une p-value faible indique une différence significative  

    • En-dessous de 0.05, on peut parler d'une différence significative   

1- Tracer le diagramme en barres

• Tracer le diagramme en barres et lui donner un nom (bp) : lui donner un nom permet de relever la position des barres pour pouvoir y superposer les écart-types 

bp = barplot(moyennes) ; box()  # pour la mise en forme - cf. aide ici . 

• Ajouter les intervalles de confiance ou les écart-types - cf. aide sur les barres d'erreur sur diagrammes en barres

arrows(bp,moyennes-ICs,bp, moyennes+ICs, lwd=1.5, angle=90,length=0.1,code=3)  

2- Ajouter la légende

legend(x="topright", legend=c("GS : graines sèches","GI : graines imbibées","GSse : graines sèches sans embryon","GG : graines germées"),cex=0.9)

Pour ajouter une légende et la paramétrer -  cf. aide ici . 

3- Ajouter les lettres de significativité 

• Etoile de significativité : * si p-value < 0.05 

text(bp,moyenne+ICs+2,c(" a "," b "," ab "," c "),cex=1.5,font=3) 

IMPORTANT cf. règles d'annotation  

IMPORTANT cf. identifier les classes de moyennes  

Remarque pratique : si vous avez utilisé m.test(), il vous a renvoyé aussi les lettres : pas besoin de se casser la tête !