Discussion :

[chacarron]

Bonjour !

Je suis étudiante en neurosciences et utilise R depuis maintenant quelques années pour analyser mes données statistiques. Je me suis mise dans l'idée de créer une fonction regroupant tous mes codes préexistant pour faire une ANOVA et me heurte à un souci dès le départ : étant donné que mes résultats sont sous la forme suivante :

groupe mesure
x.............1
x.............2
x.............4
y.............5
y.............1
y.............8
z.............4
z.............2
z.............3

donc plusieurs groupes contenant plusieurs mesures (1 pour chaque individu du groupe) (par exemple : les poids(mesure) de 3 souris vertes, rouges, et bleues (groupes)).

Dans mon code original, je commence à calculer la moyenne des mesures de chaque groupe avec tapply(groupe,mesure,mean). J'aimerai implémenter cela dans un fonction (function(x)) mais tapply ne semble pas marcher dans ce cas.
j'ai essayé cela mais ce n'est pas mieux :

Code :

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anova_function <- function(x,y) {
  group <- levels(x)
  for (i in 1:length(group)){
    mes.moy <- mean(y)
  }
 
  return(mes.moy)
}

j'aimerai que la fonction me retourne les moyennes de chaque groupe.
je pense que la solution est évidente mais j'ai besoin d'un petit coup de pouce =)

Merci !

[tototode]

Bonjour,

tapply comme n'importe quelle autre fonction peut être appelée dans le corps d'une autre fonction :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tab <- structure(list(groupe = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 3L), .Label = c("x", "y", "z"), class = "factor"), mesure = c(1L, 
2L, 4L, 5L, 1L, 8L, 4L, 2L, 3L)), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame")
 
fun <- function(x, y) {
  mns <- tapply(x, y, mean)
  mns
  }
 
fun(tab$mesure, tab$groupe)
       x        y        z 
2.333333 4.666667 3.000000

Avec un data.frame il y a pas mal de possibilités pour faire ce genre d'opération, par exemple la fonction aggregate ou le package dplyr.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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aggregate(mesure ~ groupe, tab, mean)
  groupe   mesure
1      x 2.333333
2      y 4.666667
3      z 3.000000

cdlt

[faubry]

Pour compléter la réponse de tototode, l'argument FUN de la fonction aggregate peut être n'importe quelle fonction, même une fonction anonyme. Par exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

fg <- aggregate( VAL ~ GR, don, function( x) c( M=mean( x), S=sd( x)))

Il faut simplement se rappeler que dans ce cas et pour l'exemple ci-dessus, le résultat fg sera un data.frame à deux colonnes (GR et VAL) et que la colonne VAL contiendra une matrice à deux colonnes nommées respectivement M et S.
Donc : fg[,1] contiendra les valeurs de GR, fg[,2], la matrice, et fg[1,] sera un data.frame d'une ligne.

[chacarron]

Merci à vous deux ! c'est top