Diagramme en barres avec intervalles de confiance

# Liste de notes hédonique (condition sans additif) : notes_temoin

notes_temoin = c(1,6,3,5,2,2,5,5,4,6)

# Liste de notes hédonique (condition sans additif) : notes_add1

notes_add1 = c(10,0,10,10,0,10,10,10,10,0)

# Liste de notes hédonique (condition sans additif) : notes_add2

notes_add2 = c(5,6,6,6,6,7,7,6,6,5)

# Calculer les moyennes et les nommer : 

# moyenne_temoin, moyenne_add1 et moyenne_add2 

moyenne_temoin = mean(notes_temoin)

moyenne_add1 = mean(notes_add1)

moyenne_add2 = mean(notes_add2)

# Afficher les valeurs des moyennes

moyenne_temoin

moyenne_add1

moyenne_add2

# Regrouper les moyennes dans une liste

moyenne_liste = c(moyenne_temoin, moyenne_add1, moyenne_add2)

moyenne_liste

# Paramétrer le diagramme mis en forme

    # Titre du graphique : titre

    titre = "Impacts d'exhausteurs de goûts sur la note hédonique moyenne d'un plat alimentaire"

    # Titre de l'axe y : titre_axe_y

    titre_axe_y = "Note hédonique de 0 à 10"

    # Titres de barres : titre_barres

    titre_barres = c("Témoin","Additif 1","Additif 2")

# Tracer le diagramme

toto = barplot(moyenne_liste,ylab=titre_axe_y, names=titre_barres, xlab = titre, cex.lab=1,cex.names=1.5, col="red",space=1, ylim = c(0,11.5))

    #cex.names = taille de la police des titres des barres

    #cex.lab = titre des axes

    #col = couleur des barres

    #space = espace entre les barres

    # ylim : échelle de l'axe y - ici de 0 à 11.5 (on va au-delà de 01 pour pouvoir voir la barre d'erreur)

    # le nom de toto a été donné ici au diagramme afin de pouvoir utiliser ses caractéristiques pour ajouter les barres d'erreurs

# Encadrement du graphique

box()

# Charger la fonction de calcul des intervalles de confiance int.ech - aide sur cette commande ici

# Calculs des 3 intervalles de confiance des 3 barres

int_temoin = int.ech(notes_temoin,0.95)

int_add1 = int.ech(notes_add1,0.95)

int_add2 = int.ech(notes_add2,0.95)

# Intervalles à 95% de confiance par défaut. Si on avait voulu des barres de confiance à 99%, il aurait fallu écrire par exemple :

#int_temoin = int.ech(notes_temoin, 0.99)

# Regroupement des 3 intervalles dans une liste et affichage

int_liste = c(int_temoin, int_add1, int_add2)

cat("Les intervalles de confiance sont de : ",int_liste,"\n")

# Ajouter les barres d'erreur (intervalles de confiance)

arrows(toto,moyenne_liste-int_liste,toto, moyenne_liste+int_liste, lwd=2, angle=90,length=0.1,code=3) 

# lwd : épaisseur du trait des barres d'erreur

# angle : permet d'avoir des barres se terminant par un segment à angle droit

# length :longueur des segments limitant les barres d'erreur

# code : 3 implique des barres avec segments terminaux, 0  sans segments 

box()

# Le test t de Student permet de faire des comparaisons deux moyennes : chaque barre est comparée ainsi au témoin

test_add1 = t.test(notes_temoin, notes_add1, var.equal=TRUE)

test_add2 = t.test(notes_temoin, notes_add2, var.equal=TRUE)

# Récupération des valeurs de 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

test_add1$p.value

test_add2$p.value

# si p.value > 0.05 : on n'observe pas de différence significative.

# si p.value < 0.05 : probabilité de 95% qu'il y ait une différence réelle - on observe donc une différence significative.

# si p.value < 0.01 : probabilité de 99% qu'il y ait une différence réelle - c'est donc significatif.

# si p.value < 0.001 : probabilité de 1‰ qu'il n'y ait pas une différence réelle - c'est donc significatif - puisque la probabilité que la différence soit réelle est de 99,9%

#Ajout des étoiles de significativité au-dessus des barres :

# * Probabilité d'identicité : 5% <-> p-value <= 0,05

# ** Probabilité d'identicité : 1% <-> p-value <= 0,01

# *** Probabilité d'identicité : 1 sur 1000 <-> p-value <= 0,001

# Ajouter les étoiles sur le diagramme

text(toto,moyenne_liste+1,c("","","**"),cex=2)

# On ne met pas d'étoile au-dessus du témoin

# Le 1 en rouge définit la position de l'étoile au-desus de la barre, 1 unité au-dessus ici.

# cex : taille des étoiles

#Ici, on a des échantillons appariés : c'est à dire que les notes hédoniques pour chaque plat (avec ou sans exhausteur de goût) ont été obtenus avec les mêmes consommateurs testeurs.

# ==> Le calcul de la différence entre témoin et plats avec additifs se fait selon la démarche suivante : (Wonnacott, p303 et non l'autre cas p299)

# Différence entre les deux moyennes

diff_add1 = moyenne_add1-moyenne_temoin

diff_add2 = moyenne_add2-moyenne_temoin

# Confiance dans les différences calculées

int_diff_add1 = int.ech(notes_add1-notes_temoin)

int_diff_add2 = int.ech(notes_add2-notes_temoin)

int_diff_add1

int_diff_add2

# Résultats : différences en pourcents

diff_add1_percents = ((diff_add1)/moyenne_temoin)*100

diff_add2_percents = ((diff_add2)/moyenne_temoin)*100

diff_add1_percents

diff_add2_percents

# Résultats : intervalles de confiance en pourcents

int_diff_add1_percents = (int_diff_add1/moyenne_temoin)*100

int_diff_add2_percents = (int_diff_add2/moyenne_temoin)*100

int_diff_add1_percents

int_diff_add2_percents