Discussion :

[Fanny1209]

Bonjour à tous,

Je viens vers vous aujourd'hui car je suis en Master 1 IEGB à Montpellier, et pour mon sujet de stage je dois réaliser certaines stats. Je dois donc utiliser le logiciel R studio mais je rencontre certains soucis.

Mon tableau (que j'ai réalisé sur exel), recence la présence ou l’absence de certaines espèces animales (codé en 0 pour non détecté et 1 pour détecté).
Je veux au final comparer l'efficacité de 4 méthodes de détection et j'ai en tout 20 sites d'études sur lesquels je peux poser mes méthodes et ensuite récolter mes données à analyser.

Au final mon tableau ressemble à ça


M1S1 M1S2 M1S3 ....... M4S1 M4S2

Lièvre 0 1 1 0 0
sanglier 1 1 1 0 0
écureuil 1 0 1 1 0
.
.
.
.


M1 signifie méthode 1 et S1 site 1...

J'aimerai parvenir à mettre en forme ce tableau sous R de sorte de pouvoir réaliser les statistiques suivante:

Combien y a t-il de 0 et de 1 pour les M1 tous sites confondu?
Combien ya t-il en moyenne de 0 pour tous les M2?
ect...?


Merci d'avance pour votre aide!
Bonne journée

[v4ss73r]

Bonjour,

alors quelques conseils dans un premier temps :

1) Compter le nombre de 0 et 1 est tout à fait possible sur Excel peut-être est-il plus pertinent de continuer dessus (je te le conseille vraiment)
2) N'essaie pas de construire cette table directement sur R mais importe la !
-tu enregistres sous ton fichier Excel en CSV
-tu l'importes sur R grâce à :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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data <- read.csv("chemin_de_ton_fichier", header = TRUE, sep = ";") #regarde la documentation de read.csv en cliquant dessus en en appuyant sur F11

Mano

[Fanny1209]

Bonjour,
Oui merci v4ss73r! entre temps j'ai fini par prendre cette option^^j'ai bien avancé depuis! mais merci d'avoir pris le temps de lire mon message et de me répondre!

[tototode]

Bonjour,

une solution avec les librairies tidyr et dplyr :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# un exemple
tab <- 
structure(list(Espece = structure(c(2L, 3L, 1L), .Label = c("ecureuil", 
"Lievre", "sanglier"), class = "factor"), M1S1 = c(0L, 1L, 1L
), M1S2 = c(1L, 1L, 0L), M1S3 = c(1L, 1L, 1L), M2S1 = c(0L, 0L, 
1L), M2S2 = c(0L, 0L, 1L), M2S3 = c(1L, 0L, 0L)), .Names = c("Espece", 
"M1S1", "M1S2", "M1S3", "M2S1", "M2S2", "M2S3"), row.names = c("Lievre", 
"sanglier", "ecureuil"), class = "data.frame")
 
# tu peux l'obtenir à partir de read.table
library(tidyr)
library(dplyr)
 
# si les espèces ne sont pas dans une colonne mais dans les noms des lignes :
tab <- cbind(Espece = rownames(tab), tab)
tab2 <- gather(tab, "methode", "valeur", -1)
tab2 <- tab2 %>% extract(methode, c("Methode", "Site"), regex="^([A-Z]\\d+)([A-Z]\\d+)$")

Une fois que tu as toutes les informations en colonne tu peux faire des sommes en fonction des regroupements que tu veux avec la commande group_by.
Par espèce et par méthode :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

tab2 %>% group_by(Espece, Methode) %>% summarise(N = sum(valeur))

Par methode :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

tab2 %>% group_by(Methode) %>% summarise(N = sum(valeur))

etc.

cdlt