Discussion :

[Abdel_2019]

Bonjour tout le monde, j'ai une base de données dont les résidus ne suivent pas une loi normale, du coup pour faire une comparaison de moyennes j'ai effectué une ANOVA non paramétriques à travers un test de Kruskal-waliss, qui était significatif, et après j'ai réalisé un test de Wilcox pour la comparaison des moyennes mais je n'arrive pas à faire une représentation graphique des groupes d'individus (regroupement des individus selon la signification du test) si vous pouvez m'aider la-dessus et merci.
J'ai essayé ce code :

Code :

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    pp <- pairwise.wilcox.test(myeloma$DEPDC1, myeloma$group,p.adjust.method ="holm" )
 
    mymat <-tri.to.squ(pp$p.value)
 
    library(multcompView)
    # création des lettres correspondant à chaque moyenne
    myletters <- multcompLetters(mymat,compare="<=",threshold=0.05,Letters=letters)
    myletters
 
    myletters_df <- data.frame(group=names(myletters$Letters),letter = myletters$Letters )
 
    # plot
    ggplot(myeloma, aes(x=group, y=DEPDC1, colour=group, fill=group))+
      geom_boxplot(outlier.alpha = 0, alpha=0.25)+
      geom_jitter(width=0.25)+  
      stat_summary(fun.y=mean, colour="black", geom="point", 
                   shape=18, size=3) +
        theme_classic()+
        theme(legend.position="none")+
        theme(axis.text.x = element_text(angle=30, hjust=1, vjust=1))+
          geom_text(data = myletters_df, aes(label = letter, y = 1500 ), colour="black", size=5)

pour arriver à faire un graphe comme celui en bas mais la fonction "tri.to.squ" ne fonctionne pas chez moi s'il y un autre moyen

[anapurna]

salut

ta fonction existe t'elle ?

Code :

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tri.to.squ<-function(x)
{ rn<-row.names(x)
  cn<-colnames(x)
  an<-unique(c(cn,rn))
  LocVal<-x[!is.na(x)]
  locMat<-matrix(1,nrow=length(an),ncol=length(an),dimnames=list(an,an))
  for(ic in 1:length(cn))
  { for(ir in 1:length(rn))
   {  if(is.na(x[row.names(x)==rn[ir],colnames(x)==cn[ic]])) next
      locMat[row.names(locMat)==rn[ir],colnames(locMat)==cn[ic]]<-x[row.names(x)==rn[ir],colnames(x)==cn[ic]]
      locMat[row.names(locMat)==cn[ic],colnames(locMat)==rn[ir]]<-x[row.names(x)==rn[ir],colnames(x)==cn[ic]]
   }
  }
  return(locMat)
}

[Abdel_2019]

Bonjour, j'ai lancé le code avec la fonction au début, mais ça me donne un graphique mais sans les lettres des groupes constitués après l'analyse statistique avec un message d'erreur :

aesthetics must be either length 1 or the same as the data (18) : x, fill

je ne sais pas c'est du à quoi exactement ?!

[faubry]

Je ne réponds pas à ta question qui concerne le résultat graphique mais je te signale qu'il existe des tests post-hoc pour Kruskal-Wallis, celui de Steel et Dwass, celui de Siegel et Castellan et celui de Conover qui est le plus connu. Tu les trouves dans les packages PMCMR et PMCMRplus.

[Abdel_2019]

Je ne réponds pas à ta question qui concerne le résultat graphique mais je te signale qu'il existe des tests post-hoc pour Kruskal-Wallis, celui de Steel et Dwass, celui de Siegel et Castellan et celui de Conover qui est le plus connu. Tu les trouves dans les packages PMCMR et PMCMRplus.

Merci pour votre réponse, je vais essayer le test de Conover pour comparer mes résultats.