Discussion :

[Arguro]

Bonjour,

Si je poste ici, c'est que je suis confronté au problème suivant :

je travaille sur des communautés de champignons du sol, et dans le design expérimental que j'ai réalisé, j'ai regardé l'effet de différents traitements sur des parcelles de sol. Cela a abouti à l'obtention d'un tableau de ce style.





pour voir si l'effet traitement est significatif sur l'otu2 je réalise l'opération suivante :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
otu2 <- lm(traitement~otu2, data=OTU_R_Ready)
anova(otu2)

et apparait la sortie telle que :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
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6
Analysis of Variance Table
 
Response: traitement
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
otu2       1    3.8   3.797  0.3119 0.5783
Residuals 70  852.2  12.174

N'ayant pas vraiment l'envie de retaper à la main 82 fois l’opération précédente pour avoir le résultat pour les autres otu, je me suis dit qu'il était sans doute possible de réaliser une boucle for pour automatiser le processus.
Cependant je manque de connaissances en la matière. Auriez-vous une idée de ce que cela pourrait donner ?

En vous remerciant par avance de toute l'aide que vous pourrez m'apporter.

[dev_ggy]

Bonjour,

Si je comprends ta question je ferais cela :

Code R :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
for(i in 1:82){
otu2 <- lm(OTU_R_Ready[,4]~OTU_R_Ready[,5+i], data=OTU_R_Ready)
anova(otu2)}

Mais je serais surpris que tu en veilles pas faire cela.

Code R :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
otu2 <- lm(OTU_R_Ready[,4]~OTU_R_Ready[,5:87], data=OTU_R_Ready)
anova(otu2)

Attention! Ton paramètre "Traitement" est numérique. Si cela correspond à des quantités, il n'y a aucun problème, mais si les traitements sont différents, il ne faut pas faire une régression directement.

Au plaisir de te lire.

[Arguro]

Bonjour,

Merci beaucoup pour ta réponse.

Attention! Ton paramètre "Traitement" est numérique. Si cela correspond à des quantités, il n'y a aucun problème, mais si les traitements sont différents, il ne faut pas faire une régression directement.

Au plaisir de te lire.

Le paramètre traitement est en effet non quantitatif. est-il du coup possible de passer directement à du non paramétrique du genre permanova (package vegan) ?


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Sinon, j'ai l'impression de m'être mal exprimé lors de mon premier message :

mon intention est de voir l'effet "traitement" sur l'otu2, puis sur l'otu1 et ainsi de suite pour voir si sur chacun des otu l'effet est significatif ou non. Le but est de repérer les champignons qui sont sous influence des différents traitements et ceux que les traitements n'influencent aucunement.

Du coup ma question c'est comment stocker l'information retournée dans la boucle par la commande

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

anova(otu2)

à chaque étape de la boucle ?

L'idéal serait d'avoir à la fin un tableau tel que :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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10
Analysis of Variance Table
Response: OTU_R_Ready[, 4]
     Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
otu2  1  13.49  13.491  1.1209 0.2934
otu1  1  13.49  13.491  1.1209 0.2934
otu6  1  13.49  13.491  1.1209 0.0064 **
 
... etc pour tous les autres otu
 
Residuals            70 842.51  12.036

Ceci est un exemple, les valeurs ne sont pas du tout bonnes, mais l'idée est là.