Diagramme en barres à barres accolées

# Ouvrir votre tableau de valeurs 

data(iris) # Chargement d'un jeu de données préexistant dans R 

# Calcule des moyennes

var1 <- by(iris[,1],iris$Species,mean)

var2 <- by(iris[,2],iris$Species,mean)

var3 <- by(iris[,3],iris$Species,mean)

# Compilation sous la forme de matrice

moyennes = matrix(c(var1,var2,var3),nc=3, byrow=T) # 3 nombre de colonnes (nombre de catégories)

colnames(moyennes) = names(var1)

rownames(moyennes) <- c("var1","var2","var3")

# Calcul des moyennes

int.ech = function(vector,proba=5) {

    s = var(vector)

    n = length(vector)

    ddl = n - 1

    proba = (100-proba/2)/100

    t_student = qt(proba, ddl)

    intervalle = t_student * sqrt(s/n)

    return(intervalle)

}

# Calcul des intervalles de confiance

# Exemple pour la note globale du consommateur 1

ic1 <- by(iris[,1],iris$Species,int.ech)

ic2 <- by(iris[,2],iris$Species,int.ech)

ic3 <- by(iris[,3],iris$Species,int.ech)

# Regrouper les intervalles de confiance dans une matrice comme les moyennes

liste_IC <- matrix(c(ic1,ic2,ic3),nc=3, byrow=T) 

colnames(liste_IC) = names(var1)

rownames(liste_IC) <- c("var1","var2","var3")

#Récupération la position des barres pour ajouter ensuite les écart-types

# Tracer les barres

bp = barplot(moyennes, xlab="X",ylab="Y",  beside=T, 

         col=c("#FFFFAA","#AAFFAA","#AAFFFF"), ylim=c(0,10), main="Titre")

# Encadrer le diagramme

box()

# Ajouter les barres d'erreur

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