S-Plus Prise en main rapide - e
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1. 7 7 7 7 7 7 7 4 2 Cas d une variable qualitative et d une variable quantitative 7 4 3 Cas de deux variables qualitatives 7 2 2 7 4 4 Comparaison de deux moyennes test de Student 7 4 5 Comparaison de plusieurs moyennes ssnnnnnnsneennnnnnnnnennnnnnnnnee 8 4 6 Comparaison de deux ou plusieurs proportions ou test du y d ind pendance de deux variables qualitatives sscnnnnnnnnnennnnnnnnen een nee n een n nee nn nn nn nee een n nee nn n nn nee 8 4 7 ANOVA un facteur mmmnmmnnnnnnnnmnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nn nn 8 4 8 Test d ind pendance de deux variables quantitatives et r gression lin aire simple 9 5 TRAITEMENTS MULTIVARIES ANALYSE DES DONNEES 9 5 1 Analyse en composantes principales nsssnnnnnnsnnnnnnnnsnnsnnnnnnnns 9 5 2 Classification hi rarchique nn 9 6 AUTRES TRAITEMENTS MULTIVARIES 10 6 1 R gression lin aire multiple 2 nn 10 6 2 Analyse de la variance deux facteurs ou plus sssssssnnnnnnnnnnnnnnns 10 7 SAUVEGARDER LES TRAITEMENTS REALISES 10 8 REDIGER I2. 8h x l 5 Default 2D xes Type 1 x lt SDF1 VZ xl lt X SDF1 Vl1 a x2 lt X SDF1 V1 b var testixl x2 t test xl x2 16 Puis on demande l ex cution de ces commandes par clics de souris sur Script gt Run de la barre des menus S Plus ex cute les commandes l une apr s l autre S Plus affiche les r sultats apr s chaque commande dans une fen tre d sign e par Scripti output F1g 8 g S PLUS Scripti Fie Edit View Insert Format Script Data Statistics Graph Options window Help anz gt 3 Scripti output Of X Re D xl lt xX SDF1 V1 a x2 lt X DF1 V1 b var testixl x2 t testixl x gt x lt SDF1 V2 gt xl lt x SDFLSVL gt x2 lt x SDF1L VIL gt var testixl x2 F test for variance equality data xl and x2 F 0 5714 num df 6 denom df 5 p value 0 5142 alternative hypothesis true ratio of variances is not equal to 1l 95 percent confidence interval 0 08189352 3 42146579 sample estimates variance of x variance of y 1 238095 2 166667 gt t testixl x2 Standard Two ample t Test data xl and x2 t 0 7639 df 11 p value 0 461 alternative hypothesis true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval 2 125379 1 030141 sample estimates nean of x mean of y 2 285714 2 833333 Fig 9 ANNEXE Data Gestion des donn es Statistics Calculs
3. Formula QT QL ANOVA iof xi Create Formula Model Options Results Plot Compare Variable r Options Cancel Apply E current Help Levels Of vj Method best fast Comparison Type mca Confidence Level 10 95 ANOVA CE x sompare lio leye Bounds upper andlowe Model Options Results Plot Compare Results Error Type lamiy wise m Plots Options Save s Adjust For M Residuals vs Fit F Include Smooth ic Contrast Matrix F Sat Abs Residuals vs Fit P Include Rugplot E Eo i 3 Critical Point l Response vs Fit Number of Extreme Points To Identify BB Simulation Size MV Residuals Normal QQ M Residual Fit Spread AMonoina me scsi sedrancsesnes sentant E TE A ar at v Estimability Check Partial Residuals i d ommon teans Scale m Partial Residual Plot Options Scheffe Rank a ncude Bartali M Validity Check 4 8 Test d ind pendance de deux variables quantitatives et r gression lin aire simple Traitement Statistics Regression gt Linear inear Regression ICI X d Eos Nepino MCE Model Results Plot Predict Model HR Plot pe Printed Results Saved Results E Short Output Save In Data Data Set FichierD onnees M Long Output M Fitted Values weights 7 M ANOVA Tabie I Residuals Subset Rows with
4. S Plus r pond qu il ne conna t pas l objet V1 car on n a pas pr cis le nom du fichier de donn es OR Re SD ELITE Correction de l erreur pr c dente a Demande d affichage 1 451232 R ponse de S Plus Ce sont bien les valeurs correspondant au deuxi me chantillon 9 1 Test de Fisher Snedecor de comparaison de deux variances 2 gt Val tes tir Demande de comparaison des variances de deux chantillons par le test de Fisher La r ponse de S Plus est la suivante F test for variance equality data xl and x2 F 0 5714 num df 6 denom df 5 p value 0 5142 alternative hypothesis true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval 0 08189352 3 42146579 sample estimates variance of x variance of y 1 238095 2 166667 Par rapport ce qui a t dit en cours le f dit calcul n est pas le maximum des deux rapports possibles S Plus prend au num rateur la premi re valeur de la commande var test x1 x2 c est dire x1 et au d nominateur la deuxi me valeur c est dire KZ En demandant de permuter ces valeurs on obtient ce qui suit gt var testar xl F test for variance equality data x2 and xl F 1 75 num df 5 denom df 6 p value 0 5142 alternative hypothesis true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval 0 2922724 12 2109783 sample estimates variance of x variance of y 2 166667 1 238095 On notera que la p valeur est heureusement ident
5. workspace letal Import Data gt Export Data gt Erporsaph Create PowerPoint Presentation 9 Exemple d utilisation de Commands On pr sente successivement les test suivants Test de Fisher Snedecor comparaison de 2 variances Test de Student comparaison de deux moyennes Test de Wilcoxon comparaison des rangs moyens On suppose qu on dispose d un fichier de donn es appel ici SDF1 qui comporte 2 colonnes V1 et V2 les variables et 13 lignes les individus On acc de la fen tre de commandes par clics de souris successifs sur Window gt Commands Window de la barre des menus 13 H 5 PLUS Commands File Edt View Insert Data Statistics Graph Options Window Help Dg lelh eee a SOS E E liner Jelai E e Ef x lt sprisve aj T xl lt X SLFISY1 a aara f xl Dimeji 1 3 313 3 4 factor 13 F gt x2 x l b 3 numeric 13 Problem Object V1 not found H ae traceback to see the call stack GO KE lt X SDFISY 1 E Ce KA EL PRA CO var CESIS KE EE D Scripts F B EY SearchFatl MEERE 1i O 3 es D PR data xl and xz 4 to F 0 5714 num d 6 denom df 5 p value 5144 E a o alternative hypothesis true ratio of variances is not equal to Ele J w o o GE FERETE 7 ao NS 0 08189352 3 42146579 8 h 4 00 sample estimates variance of x variance o y CS ES EE 1 238095 2 166667 DO t testikl
6. statistiques Graph Graphiques Data Statistics Graph Option Statistics Graph Options windo Graph Options Window Select Data Data Summaries jj o 2D Pio Compare Samples k 30 Flot Copy d Power and Sample Size er Mulipanel Graph Move d Design Transpose d E 7 Brush and Spin EnhemoE p Regression ANDYA Remove k Mixed Effects k Clear d i Generalized Least Squares Restructure e Survival Tree k Fill Compare Models Recade xxl Transform alusi ATE k Create Categories Multivariate d Random Numbers Gluality Control Charts Ci trbution Functions Resample k Spit one ime Seres Subset Merge Tabulate Espand Grid Random Sample Eonset to Data Frame Change Data Type Data Summaries Moyenne limites de confiance variance quartiles Distributions conjointe marginales conditionnelles Coefficient de corr lation Statistics Graph Options Window Help Cata Summar s Summary Statistics Compare Samples Crosstabulations Power and Sample Size Correlations M S ke F 18 Compare samples Tests de comparaison une norme Tests d ajustement Test de comparaison de deux chantillons Student Wilcoxon Tests de comparaison de plusieurs chantillons ANOVA un facteur Kruskal Wallis Friedman Tests portant sur des proportions test du khi deux d ind pendance test exact de Fisher a Sili z
7. Le traitement Statistics Multivariate gt Principal Components m me s il ne donne pas tous les l ments souhaitables est n anmoins plus facile mettre en uvre que sa correspondante avec multidim qui est d crite ci dessous 5 2 Classification hi rarchique La classification ascendante hi rarchique s obtient l aide du traitement Statistics Cluster Analysis gt Agglomerative Hierarchical qui op re sur des variables quantitatives ventuellement r duites Il offre la possibilit de choisir entre plusieurs types de distances inter groupes distance min single distance max complete distance moyenne average distance de Ward ward Ce traitement permet de visualiser la hi rarchie par un arbre et de sauvegarder la partition nombre de classes voulu sous forme de variable qualitative 10 6 Autres traitements multivari s 6 1 R gression lin aire multiple Traitement Statistics Regression gt Linear Linear Regression CE X Model Results Plot Predict Data Data Set FichierDonnees gt weights Subset Rows with Save Model Object MV Omit Rows with Missing Values Save s fim Variables Dependent Quantitative Quantitative Independent tita PELEA Qualitati e2 Formula jo uantitatiwve Qualitative Qualitative2 Create Formula Cancel pply 4 current Help C est le m me param trage que la r gression lin
8. Le ve Modal Ohee I Correlation Matrix of Estimates MV Omit Rows with Missing Yalues Save s Im near Regression Xx m Variables Model Results Plot Predict Dependent QT 1 hd Plots Options Independent MV Residuals vs Fit M Include Smooth PF Sart bs Residuals vs Fit PF Include Rugplot M Response vs Fit Number of Extreme Points To Identify Formula jo T 1 QT 2 M Residuals Normal QQ Create Formula M Residual Fit Spread p Partial Residual Plot Options moude Fatal tit M Cook s Distance r OK Cancel Appl current Hel lost ele x _Cancel _Apnby Hep P Partial Residuals 1 onnon tans scale 5 Traitements multivari s analyse des donn es Ces traitements font intervenir plus de deux colonnes ou variables On ne pr sente ici que quelques uns des traitements possibles sous S plus L objectif est de pr senter les m thodes tudi es dans le cadre des enseignements d analyse des donn es de l INH Les traitements disponibles et les r sultats fournis par S plus peuvent tre jug s insuffisants des m thodes analyse des correspondances et des r sultats plus complets outils d aide l interpr tation sont disponibles en utilisant la librairie multidim qui sera d velopp e dans les sections suivantes Les traitements multivari s tels que l analyse de la variance plusieurs facteurs ou la r gression lin aire multiple sont introduits en fin de document 5 1 Analyse en composantes principales
9. MPRIMER UN RAPPORT 11 9 EXEMPLE D UTILISATION DE COMMANDS 12 9 1 9 2 9 3 10 Test de Fisher Snedecor de comparaison de deux variances 14 Test de Student nanas nanas 14 Test de Wilcoxon cmmmnnsssssssssssessemnnnnnnnnnnssnennsse 15 EXEMPLE D UTILISATION DE SCRIPT 15 1 Lancer Quitter S Plus S Plus se lance soit par un double clic sur l une des ic nes F1g 1 G PLUS 2000 Fig 1 L cran d accueil se pr sente comme suit S PLUS IS Lx Fie Edit View Data Statistics Graph Options Window Help ID ul amp ee sc S DSE xt finearr Jelan l E l lR Closing Object Browser oo f NM Fig 2 La premi re ligne est une barre de titre avec droite les trois classiques boutons de R duction Agrandissement Fermeture ce dernier bouton permet de quitter S Plus A essayer si vous n y tes pas familier La deuxi me ligne est la barre de menus d couvrir au fur et mesure suivie par une ligne d ic nes qui permettent d acc der un tout petit peu plus vite certains des menus pr c dents Suit un bureau o on peut trouver suivant les param tres d initialisation du logiciel une ou plusieurs fen tres que l on peut fermer La derni re ligne de la figure est la barre d tat de S Plus et pr c de la barre d tat d
10. S Plus Prise en main rapide Rachid BOUMAZA INH D partement ETIC rachid boumaza inh fr AVANT PROPOS Ce document n est pas un manuel d utilisation du logiciel S Plus mais une invitation aller d couvrir ce logiciel Merci d avance ceux qui prendront le temps de me signaler toute erreur y compris d orthographe Les manuels d utilisation sont inclus dans le CD d installation et sont disponibles partir de l aide en ligne Help apr s le lancement du logiciel Ce logiciel est disponible pour tous les enseignants et tous les tudiants de l INH postes r seau et postes individuels de l INH Pour obtenir le CD d installation veuillez prendre contact avec le service informatique Son installation sur machine personnelle domicile ou en entreprise lors de stage est possible et soumise conditions formulaire obligatoire remplir et envoyer Insightful avril 2002 SOMMAIRE 1 LANCER QUITTER S PEUS anne 4 2 SAISIR SAUVEGARDER LIRE LES DONNEES mmmmmmmmmmmnnn 5 3 DESCRIPTION DE DONNEES UNIVARIEES 5 3 1 Cas qualitatif 4 474747474777744 nn nnnnnnn een nnnnnnnn ne 5 3 2 Cas quantitatif 7 4 47474747477774744 een nn nn n nee nn nnnnn nee 6 3 3 Ajustement une loi de Laplace Gauss sssssssnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnne 6 TRAITEMENTS BIVARIES 6 4 1 Cas de deux variables quantitatives
11. aire simple La page Model permet de pr ciser la variable quantitative expliquer dans la rubrique Dependant les variables quantitatives explicatives dans la rubrique Independant 6 2 Analyse de la variance deux facteurs ou plus Traitement Statistics gt ANOVA gt Fixed Effects C est le m me param trage que l analyse de la variance un facteur La page Model permet de pr ciser la variable quantitative dans la rubrique Dependant et les facteurs dont on souhaite tester l effet dans la rubrique Independant La rubrique Levels Of de la page Compare permet de fixer le facteur pour lequel on veut obtenir les comparaisons des moyennes deux deux 7 Sauvegarder les traitements r alis s On a vu 1 que les donn es saisies peuvent tre sauvegard es dans un fichier de donn es auquel S Plus donne l extension sdd De m me tous les r sultats fournis par S Plus peuvent tre sauvegard s dans des fichiers Par d faut les r sultats num riques des traitements r alis s sont affich s l cran dans une fen tre appel e Report et les graphiques dans une fen tre organis e en classeur lequel classeur est constitu d autant de pages que de graphiques demand s Fig 7 11 S PLUS Reporti Fie Edit View Format Data Statistics Graph Options Window Help 151Xx Deml d Es MARCHE SID SEE 7 i Linear amp fi le e R w Reporti ttt Linear Model f Call lmiformu
12. ative est deux modalit s ce test est quivalent au test de Student de comparaison de deux moyennes du paragraphe pr c dent 4 6 Comparaison de deux ou plusieurs proportions ou test du x d ind pendance de deux variables qualitatives Traitement Statistics gt Compare Samples Counts and Proportions Chi square Test Pearson s Chi Square Test Data Options Data Set FichierD onnees M Apply Yates Continuity Correction Variable 1 GL 1 Results o PF Variable 2 GL 2 Save s M Print Results M Data Set is a Contingency Table OK Cancel Apply eurent Si les conditions d application du test du y ne sont pas r unies on peut mettre en uvre le traitement Statistics gt Compare Samples gt Counts and Proportions Fisher s Exact Test 4 7 ANOVA un facteur Traitement gt Statistics gt ANOVA Bb Fixed Effects ANDYA Pm E ANOVA Pii E4 pee Options Results Plot Compare Model Options Results Plot Compare Data m Printed Results Saved Results Data Set FichierDonnees x M Short Output Save In Weights Ej M Type l Sums of Squares P Fitted Values Subset Rows with Save Model Object M Type Ill Sums of Squares M Besiduals M Omit Rows with Missing Values Save s fao M Estimated Coefficients Variables M Estimated K Coef for K level Factor Dependent QT T e Independent M Adjusted Means
13. c der un menu o la rubrique y Columns sera renseign e par le nom de la variable qualitative X2 Apr s avoir valid par un clic sur OK on acc de un second menu o la rubrique Panel Type sera mise la valeur Condition et la rubrique Column List sera renseign e par le nom de la variable qualitative X1 Cela permet donc de visualiser les variations de la m me variable qualitative X2 dans chacune des sous populations d finies par X1 4 4 Comparaison de deux moyennes test de Student Traitement Statistics Compare Samples Two Samples gt t Test Two sample t Test CE X Data r Hypotheses Data Set FichierD onnees Y Mean Under Null Hypothesis Variable 1 QT lt 5 ce QL Alternative Hypothesis E AE RESER E EAEE two sided l r Confidence Interval mr Confidence Level 10 95 Ippe ortiesi Paired t P J Results Save s V Assume Equal Variances V Print Results Cancel Apply current Help 4 5 Comparaison de plusieurs moyennes Traitement Statistics gt Compare Samples gt k Samples gt One Way Anova One way Analysis of Variance m Data Results Data Set FichierD onnees Y Save s Variable QT vl M Print Results Grouping Variable QL v OK Cancel Apply 4 current Comme l indique le nom de ce traitement c est aussi l ANOVA un facteur qui sera d velopp e ci apr s S1 la variable qualit
14. coefficient de corr lation lin aire dans le cas quantitatif x quantitatif ANOVA analysis of variance un facteur qui fait intervenir donc une variable qualitative et une variable quantitative r gression lin aire simple qui fait intervenir deux variables quantitatives Avant de proc der ces traitements 1l est souhaitable de faire des repr sentations graphiques des donn es Sans pr tendre l exhaustivit les paragraphes suivants donnent quelques exemples de traitements 4 1 Cas de deux variables quantitatives Chaque individu est repr sent par un point dans un rep re orthogonal Ce graphique est obtenu par le traitement Graph gt 2D Plot gt Linear gt Scatter Plot x y1 y2 On porte en abscisse la premi re variable dans la rubrique x Columns et en ordonn e la deuxi me variable dans la rubrique y Columns On peut partir de ce graphique voir comment varie une variable en fonction de l autre 4 2 Cas d une variable qualitative et d une variable quantitative La variable qualitative engendre une partition de la population en sous populations chacune constitu e des individus prenant la m me modalit On peut repr senter par exemple par un histogramme la distribution de fr quence de la variable quantitative pour chaque sous population Cela s obtient par le traitement Graph gt Multipanel Graph gt Linear gt Histogram x qui fait acc der un menu o la rubrique x Column
15. e Windows S Plus se quitte en cliquant sur File gt Exit 2 Saisir Sauvegarder Lire les donn es En s lectionnant le menu File puis par clics de souris successifs sur gt New gt Data Set gt OK on obtient la fen tre de saisie des donn es qui se pr sente comme une matrice tableau rectangulaire de cellules dont les lignes et colonnes sont automatiquement num rot es Les colonnes correspondent aux variables statistiques les lignes correspondent aux individus La premi re ligne porte les num ros des variables et est suivie d une ligne gris e qui portera le nom de ces variables Le nom des variables est obligatoire pour tout traitement statistique 1l est donn automatiquement par le logiciel sous la forme Vn n est le num ro de la colonne d s qu on saisit une valeur dans une cellule quelconque d une colonne De m me la premi re colonne num rote les individus et est suivie d une colonne gris e qui contiendra le nom optionnel de ces individus On remarquera la nouvelle barre d ic nes elle pourra servir formater les donn es voire les classer par ordre croissant ou d croissant On peut re nommer les colonnes les variables les formater d finir leur type quantitative ou qualitative pour cela on s lectionne la colonne par un clic gauche de souris bouton de gauche sur le nom de la colonne puis par un clic droit de souris bouton de droite on acc de un menu dans lequel D Change Da
16. ier Coller avec le traitement de texte Word D crivons un exemple Exemple R gression lin aire simple Le fichier de donn es contient deux variables quantitatives dont les valeurs sont les suivantes Contenu de Quantitativel 1 2 2 5 Fichier Donnees Quantitative2 4 5 6 6 Apr s application du traitement Statistics Regression Linear on obtient dans la fen tre Report les r sultats qui par un Copier Coller donne ce qui suit sous Word Ce texte peut ensuite tre retravaill pour en am liorer la pr sentation x x Linear Model 12 Call Im formula Quantitativel Quantitative2 data FichierDonnees na action na exclude Residuals 1 2 3 4 0 0909 0 182 1 45 1 55 Coefficients Value Std Error t value Pr gt t Intercept 4 182 4 832 0 865 0 478 Quantitative2 1 273 0 909 1 400 0 296 Residual standard error 1 51 on 2 degrees of freedom Multiple R Squared 0 495 F statistic 1 96 on 1 and 2 degrees of freedom the p value is 0 296 3 observations deleted due to missing values Analysis of Variance Table Response Quantitativel Terms added sequentially first to last Df Sum of Sq Mean Sq F Value Pr F Quantitative2 1 4 45 4 45 1 96 0 296 Residuals 2 4 55 2 27 S Plus permet aussi d appeler directement Power Point pour la cr ation de diapositives File Edit View Insert Format Data Statistics New Ctrl W Open Ctrl 0 Close Close All Save Ctri S Save s Save All
17. ique dans les deux cas 9 2 Test de Student gt ECetest xli X2 Standard Two Sample t Test 15 data xl and x2 t 0 7639 df 11 p value 0 461 alternative hypothesis true difference in means is not equal t o 0 95 percent confidence interval 2 125379 1 030141 sample estimates mean of x mean of y 2 285714 2 833333 9 3 Test de Wilcoxon gt wilcox test x1 x2 Wilcoxon rank sum test data xl and x2 rank sum normal statistic with correction Z 0 587 p value 0 5572 alternative hypothesis true mu is not equal to 0 Warning messages cannot compute exact p value with ties in wil rank sum x y alternative exact correct 10 Exemple d utilisation de Script On pr sente les tests de Fisher Snedecor et de Student vus dans la section pr c dente traitant de l utilisation de Commands Ecrire un script c est crire une suite de commandes un programme puis on demande S Plus de l ex cuter On suppose donc qu on dispose d un fichier de donn es appel ici SDFI qui comporte 2 colonnes V1 et V2 les variables et 13 lignes les individus On acc de la fen tre de scripts d sign e par Scripti program par clics de souris successifs sur File New P Script File de la barre des menus On introduit les commandes d crites au paragraphe pr c dent comme suit H S PLUS Scripti File Edit View Insert Format Script Data Statistics Graph Options window Help Osetr en oals g E Ml afinea
18. k Standard Twuo Sample t Test data xl and x t 0 7639 d 11 p value 0 461 alternative hypothesis true difference in means is not equal t o Vas percent confidence interval 2 125379 1 030141 sample estimates nean of x mean o y 2 20S7l4 2 833333 sil UT HAD marrer AR EZI ZES KEA 13 Navigation en co Y7 Microsoft Word il Win GUT 1 4 ES PLUS Co ANE zu ig La fen tre de droite Commands permet d entrer les commandes ce qui est inscrit apr s le symbole sup rieur gt que pr sente S Plus Ces commandes sont ex cut es d s qu on les valide par la touche Entr e du clavier gt x lt SDFISV2 SDF1SV2 est l ensemble des valeurs de la colonne la variable V2 du fichier SDF1 ces valeurs sont affect es par le symbole gt au vecteur x Ainsi on d signe une colonne du fichier de donn es par le nom du fichier de donn es ici SDF 1 suivi du symbole dollar suivi du nom de la colonne ici V2 gt x1 lt x SDF1 VI a Affecte x1 les valeurs de x la condition que SDF1 V1 prenne la valeur a Cela revient isoler les valeurs correspondant au premier chantillon gt x1 Demande d affichage de x1 1 12 31234 R ponse de S Plus la demande d affichage pr c dente gt x2 lt x VI1 L Cens affecter x2 les valeurs de x la condition que V1 prenne la valeur b Problem Object V1 not found Use traceback to see the call stack 14
19. la Quantitativel Quantitativez2 data FichierDonnees na action na exclude Residuals l 2 3 4 0 0909 0 182 1 45 1 55 Coefficients Value Std Error t value Pri gt itl Intercept 4 182 4 832 0 865 0 478 Quantitativez 1 273 0 909 1 400 0 296 Residual standard error 1 51 on 2 degrees of freedom Multiple R Squared 0 495 F statistic 1 96 on 1 and 2 degrees of freedom the p value is 0 296 d nalysis of Variance Table Response Quantitativel Terns added sequentially first to last D Sum of Sq Mean g F Value PriF Quantitativez 1 4 455 4 455 1 96 0 2965 Residuals 2 4 545 2 273 A Page1 Page2 Page3 Page4 Linea RTE TEE Moded NUM Fig 7 Les rapports et les graphiques peuvent tre sauvegard s dans des fichiers auxquels S Plus donne des extensions particuli res srp pour un fichier rapport sgr pour un fichier graphique Ces fichiers ne sont accessibles qu partir de S Plus On peut aussi sauvegarder ces r sultats par un Copier Coller dans un logiciel de traitement de texte comme Word 11 Certains traitements peuvent retourner des valeurs qu on peut souhaiter r cup rer sous forme de fichier de donn es ou ventuellement de variables colonnes ajout es au tableau de donn es initial Les rubriques du type Save as sont destin es cet usage 8 R diger Imprimer un rapport Pour r diger un rapport le plus simple est de proc der comme explicit au paragraphe pr c dent Cop
20. lh Compare Samples k One Sample 1 Cantr eht Toimremt Ta Compare Samples To Samples Compare Samples Compare amples Counts and Proportions 040s 18 54 02 26 03 02 040x10 05 55 50 30 03 02 R gression lin aire simple R gression lin aire multiple pas pas al Linear Regression Analyse de la variance un facteur deux facteurs et plus Analyse de la variance effets al atoires Comparaisons multiples Scheffe LSD 19 Classification automatique O40x4 18 54 02 26 03 02 040x10 05 55 50 30 03 02 Cluster Analysis Analyses factorielles analyse en composantes principales analyse discriminante Analyse de la variance multiple E Linear me 0404 18 54 02 26703702 04010 0558 50 30 03 02 Multivariate 20
21. min e on obtient une variable qualitative de type factor dont la distribution de fr quences avec sa repr sentation graphique peuvent tre obtenues comme au paragraphe pr c dent Cependant l histogramme d une variable quantitative peut s obtenir directement par Graph gt 2D Plot gt Linear gt Histogram x ce qui est bien videmment beaucoup plus rapide 3 3 Ajustement une loi de Laplace Gauss Pour proc der un ajustement par quantiles ou QQ Plot on s lectionne la colonne puis par par gt Graph gt 2D Plot gt QQ Normal with Line x on visualise un nuage de points et une droite On rappelle que si ces points sont align s on peut consid rer que les donn es s ajustent une loi de Laplace Gauss On dispose aussi du test de Kolmogorov Smirnov qui est un test d ad quation une loi absolument continue comme la loi normale Apr s s lection de la variable on proc de au traitement Statistics Compare Samples One Sample gt Kolmogorov Smirnov GOF gt GOF pour Goodness of fit test qui donne la P valeur du test au vu de laquelle on aboutit au rejet ou la plausibilit de l hypoth se de normalit 4 Traitements bivari s Ce sont des traitements qui font intervenir deux colonnes Ce sera des traitements du type comparaison de deux chantillons test de Student par exemple ind pendance de deux variables test du 2 kh1 2 dans le cas qualitatif x qualitatif ou le test sur le
22. raitement une fen tre s affiche pour s lectionner la variable dans la rubrique x Columns Une fois le r sultat obtenu on peut l arranger l gendes taille du graphique couleurs en s lectionnant l l ment axe l aide d un clic gauche de souris puis en acc dant au menu correspondant par un clic droit Ainsi si par hasard il vous appara t un diagramme en barres avec un nombre de barres inf rieur au nombre de modalit s il faut reconfigurer l axe vertical en positionnant l origine de l axe en z ro Un titre peut tre ins r par la commande Insert gt Titles gt Main 3 2 Cas quantitatif Pour une variable quantitative on peut calculer et repr senter sa distribution de fr quences comme on peut calculer des param tres de tendance moyenne m diane quartiles et des param tres de dispersion variance cart type Pour les param tres ils s obtiennent par la commande Statistics gt Data Summaries gt Summary Statistics La distribution de fr quences d une variable discr te se calcule comme celle d une variable qualitative Pour une variable continue sa distribution de fr quences peut tre obtenue apr s avoir cod la variable ce que r alise la commande Data Create Categories en acc dant au menu Ce menu permet de s lectionner la variable traiter le nom de la variable qualitative r sultante les classes cr er leur nombre leur forme Une fois l op ration de codage ter
23. s sera renseign e par le nom de la variable quantitative Apr s avoir valid par un clic sur OK on acc de un second menu o la rubrique Panel Type sera mise la valeur Condition et la rubrique Column List sera renseign e par le nom de la variable qualitative Cela permet de visualiser les variations de la m me variable quantitative dans chacune des sous populations d finies par la variable qualitative On peut aussi visualiser une bo te moustaches box plot pour chaque sous population par le traitement Graph 2D Plot gt Linear gt Box Plot x grouping optional o la rubrique x Columns est la variable qualitative et la rubrique y Columns est la variable quantitative 4 3 Cas de deux variables qualitatives On calcule la distribution de fr quence conjointe de deux variables qualitatives X1 et X2 par le traitement Statistics gt Data Summaries Crosstabulations La rubrique permet de s lectionner les variables X1 et X2 croiser De m me que pr c demment une des deux variables qualitatives par exemple X1 engendre une partition de la population en sous populations chacune constitu e des individus prenant la m me modalit On peut repr senter par exemple par un diagramme en barres la distribution de fr quence de la deuxi me variable qualitative c est dire X2 pour chaque sous population Cela s obtient par le traitement Graph Muiltipanel Graph gt Linear Bar with Base at Y Min x yl yn qui fait ac
24. ta Type permet de d finir le type de la variable type factor pour une variable qualitative D Properties permet de renommer la variable On peut commencer saisir les donn es L enregistrement des donn es dans un fichier se fait au moyen de la commande File Save La lecture d un fichier de donn es d j existant pour consultation se fait par la commande File gt Open lorsque ce fichier a t cr e sous S Plus lorsque c est un fichier Excel on peut le lire par la commande File gt Import Data gt From File Il existe d autres possibilit s pour importer des donn es saisies dans d autres formats fichier texte fichier Access 3 Description de donn es univari es Il s agit de traitements qui ne font intervenir qu une seule colonne c est dire une variable du fichier la fois 3 1 Cas qualitatif La distribution de fr quences d une variable qualitative de type Factor dans S Plus s obtient par la commande Statistics gt Data Summaries Crosstabulations Le premier onglet permet de choisir la variable traiter Le deuxi me onglet permet de choisir les calculs op rer La repr sentation graphique de cette distribution de fr quences peut se faire sous forme de diagramme en barres par la commande gt Graph 2D Plot gt Linear gt Bar with Base at Y Min x y1 yn ou de camembert par la commande gt Graph gt 2D Plot gt Pie gt Pie Chart x Apr s avoir s lectionn le t
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