Randomisation
La randomisation des sujets dans une expérience permet de répartir équitablement entre les groupes toute variabilité qui existe naturellement entre les sujets. Pour ToothGrowth, un exemple de randomisation efficace consisterait à répartir aléatoirement des cobayes mâles et femelles dans différents groupes expérimentaux, de manière à neutraliser autant que possible les différences naturelles entre mâles et femelles.
Dans l’expérience ayant produit le jeu de données ToothGrowth, les cobayes ont été randomisés pour recevoir de la vitamine C soit via du jus d’orange, soit sous forme d’acide ascorbique, ce qui est indiqué dans le jeu de données par la variable supp. Il est naturel de se demander s’il existe une différence de longueur des dents selon le type de supplément — une question à laquelle un test t peut également répondre !
À partir de cet exercice, vous devez utiliser t.test() et d’autres fonctions de modélisation avec la notation par formule :
t.test(outcome ~ explanatory_variable, data = dataset)
On peut lire cela ainsi : « tester outcome en fonction de explanatory_variable dans mon dataset. » Le test par défaut de t.test() est un test t bilatéral.
Cet exercice fait partie du cours
Plan d’expériences en R
Instructions
- Réalisez un test t pour déterminer s’il existe une différence de longueur des dents (
len) selon le type de supplément (supp), et enregistrez le résultat dans un objetToothGrowth_ttest. - Chargez le package
broom. - Mettez en forme
ToothGrowth_ttestavectidy(). Cela affichera les résultats dans la console.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Perform a t-test
___ <- t.test(___, data = ToothGrowth)
# Load broom
library(___)
# Tidy ToothGrowth_ttest
___