Courbe d'évolution avec intervalles de confiance

Une évolution dans le temps, d'une concentration, d'une activité... peut se construire en faisant une courbe.

L'ajout d'un intervalle de confiance à chaque point permet de se faire une idée de la fiabilité des données.

Dans cet exemple, on a mesuré l'activité de billes contenant une enzyme immobilisée lors de différents cycles afin de voir si l'activité baisse avec l'utilisation. Chaque expérience a été faite 6 fois. A chaque fois, on mesure l'absorbance du produit créé, afin de voir si la quantité de produit créé par cycle d'activité baisse dans le temps, ce qui traduirait une baisse de l'activité des billes.

Télécharger le script complet ici.

Voici les données d'absorbances du produit créé, chaque condition a été testée 6 fois.

cycle_1 = c(0.061,0.069,0.063,0.061,0.062,0.062)

cycle_2 = c(0.056,0.058,0.055,0.062,0.058,0.055)

cycle_3 = c(0.039,0.047,0.049,0.049,0.044,0.041)

cycle_4 =c(0.031,0.031,0.037,0.035,0.036,0.036)

cycle_5 = c(0.029,0.022,0.022,0.033,0.027,0.027)

2. Calculer les moyennes correspondant à chaque point de la courbe.

moyenne_cycle_1 = mean(cycle_1)

moyenne_cycle_2 = mean(cycle_2)

moyenne_cycle_3 = mean(cycle_3)

moyenne_cycle_4 = mean(cycle_4)

moyenne_cycle_5 = mean(cycle_5)

moyennes = c( moyenne_cycle_1 , moyenne_cycle_2 , moyenne_cycle_3 , moyenne_cycle_4 , moyenne_cycle_5 )

3. Calculer et ajouter les 2 régressions linéaires.

# Calculer les intervalles de confiance

# 1- Coller la fonction de calcul des intervalles de confiance

Il faut aller récupérer cette fonction int.ech sur le lien suivant et la coller dans la console R.

# 2- Calculer les intervalles de confiance

int_cycle_1 = int.ech(cycle_1)

int_cycle_2 = int.ech(cycle_2)

int_cycle_3 = int.ech(cycle_3)

int_cycle_4 = int.ech(cycle_4)

int_cycle_5 = int.ech(cycle_5)

int = c( int.ech(cycle_1), int.ech(cycle_2), int.ech(cycle_3), int.ech(cycle_4), int.ech(cycle_5))

4. Tracer la courbe

# Valeurs en abscisse

x = c(1,2,3,4,5)

plot(x, moyennes,

type="l",

main="Titre du graphique",

xlab="Titre de l'axe des X", ylab="Titre de l'axe des Y",

font.lab=2,

lty=1,

lwd=2,

yaxs="i",

ylim=c(0.02,0.07),

col="#DF3A01" )

        # couleur de la courbe #DF3A01 Changer la couleur.

        # ylim = c(0,0.15) : limites des ordonnées des 0 à 0.15

        # main : titre du graphique

        # xlab et ylab : titres des axes

panel.first = grid()   - quadriller le graphique

5. Ajouter les points avec intervalles de confiance

install.packages("gplots") # Fonction à exécuter pour installer gplots

library(gplots) # Fonction pour charger gplots qui permet d'ajouter des intervalles de confiance

plotCI(x, moyennes, uiw=int, type="p", pch=16, gap=0.1, add=TRUE, lwd=1.2)

# pch : type de point

# gap : distance entre les barres d'erreur et le point concerné