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Raincloud + lettres

Pour chaque groupe un nuage de densité, une boîte et les observations, puis les lettres du test de Dunn après Kruskal-Wallis : forme, résumé et données sur une même ligne.

Aperçu de la figure « Raincloud + lettres »

Comparaison de groupes · Kruskal-Wallis · 5 crédits

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1.Définition

La figure

Pour chaque groupe un nuage de densité, une boîte et les observations, puis les lettres du test de Dunn après Kruskal-Wallis : forme, résumé et données sur une même ligne.

L’analyse statistique : Kruskal-Wallis

Le test de Kruskal-Wallis compare plusieurs groupes sur les rangs des valeurs, sans supposer de loi normale ; le test de Dunn dit ensuite quelles paires diffèrent.

2.Lancer l’analyse

Les étapes de « Nouvelle analyse », dans l’ordre : ce que chacune demande, et pourquoi.

  1. Étape 1 : Choisir la figure

    Ouvrez « Nouvelle analyse », famille « Comparer » du ruban, puis cette figure.

    Pourquoi : Chaque figure a ses propres options : la choisir d’abord fixe celles qui la font et masque celles des autres figures.

  2. Étape 2 : Importer les données

    Un fichier CSV, TXT ou Excel (.xlsx, .xls) de 50 Mo et 200 000 lignes au plus, ou « Utiliser le jeu d’exemple » : sur lui, la figure est gratuite.

    Pourquoi : Le fichier est lu dans votre navigateur : seules les colonnes que vous choisirez partiront au calcul, et elles sont effacées du serveur au bout de 24 h.

  3. Étape 3 : Vérifier le type des colonnes

    Chaque colonne est reconnue numérique, catégorielle ou texte ; un clic sur son type le change.

    Pourquoi : Le rôle qu’une colonne peut prendre dépend de son type : un facteur codé 1, 2, 3 doit passer en catégorielle pour être lu comme des groupes.

  4. Étape 4 : Attribuer les rôles

    Dites ce que représente chaque colonne, et ce que la figure vous demande :

    • Une ou plusieurs variables numériques
    • Une variable de groupe
    • La correction des comparaisons de Dunn

    Pourquoi : Les rôles disent au moteur ce qui est mesuré, ce qui l’explique et ce qui groupe les observations : la même table répond à des questions différentes selon eux.

  5. Étape 5 : Régler les options

    Les options qui font cette figure sont déjà fixées. Restent :

    • Repères : lettres ou crochets étoilés : Les lettres restent lisibles avec beaucoup de groupes ; les crochets montrent chaque paire significative (jusqu’à 8 paires).
    • Correction de Dunn (Holm, BH, Bonferroni) : Holm par défaut : contrôle l’erreur globale sur toutes les paires sans être aussi sévère que Bonferroni.
    • Palette et couleurs des groupes : Seize palettes de revue (Okabe-Ito lisible par les daltoniens par défaut), ou une couleur par groupe à la roue : gardez les mêmes couleurs d’une figure à l’autre de votre article.

    Pourquoi : Les valeurs par défaut sont les conventions des revues ; ne les changez que pour une raison que vous sauriez écrire dans votre section Méthodes.

  6. Étape 6 : Lancer le calcul

    Gratuit et complet sur le jeu d’exemple. Sur vos données : 5 crédits débités au lancement ; sans assez de crédits, un aperçu flouté, à débloquer pour 5 crédits.

    Pourquoi : Le calcul est fait par R sur nos serveurs, et vous suivez ses étapes. S’il échoue, les crédits sont rendus.

  7. Étape 7 : Lire les résultats

    Les tableaux, l’interprétation en français ou en anglais et le paragraphe « Méthodes » prêt pour votre manuscrit.

    Pourquoi : Chaque chiffre vient de R, et chaque phrase est un modèle rempli avec eux, jamais un texte inventé : vérifiez-les avec les tableaux.

  8. Étape 8 : Télécharger la figure

    PNG 300 DPI, PDF, EPS ou SVG, à 89 ou 183 mm ; les textes se modifient dans l’éditeur de figure.

    Pourquoi : 89 mm est la largeur d’une colonne de revue, 183 mm celle d’une page : la figure est mise en page pour chacune, rien ne s’y chevauche.

3.Pourquoi et quand l’utiliser

Quand l’utiliser

Pour une comparaison non paramétrique de plusieurs groupes qui montre à la fois la forme, le résumé et chaque observation : très lisible en présentation.

Exemple de question : Comment les captures des pièges se répartissent-elles dans chaque habitat ?

Ce que les résultats montrent

  • Si au moins un groupe tend vers des valeurs plus hautes (H, p, ε²).
  • Les lettres de Dunn : « a » à la médiane la plus élevée ; deux groupes sans lettre commune diffèrent.

4.Méthode et packages R

Ce que le moteur R exécute pour cette figure : les packages, les fonctions principales, les étapes du calcul et les formules.

Packages R

  • stats
  • multcompView
  • ggplot2

kruskal.test(y ~ groupe) → Dunn (Holm, BH)

Fonctions principales

FonctionPackageRôle
kruskal.teststatsle test global
dunn_test (groups.R)moteur izistatistikcomparaisons deux à deux, vérifiées contre FSA::dunnTest
multcompLettersmultcompViewles lettres
ggplotggplot2violons, raincloud, points

Ce que fait le script, dans l’ordre

  1. Range toutes les valeurs, calcule H et ε² par kruskal.test.
  2. Compare chaque paire par le test de Dunn (rangs moyens, ex æquo corrigés).
  3. Ajuste les p des paires, puis forme les lettres (multcompView).
  4. Dessine violons, raincloud ou points + intervalles avec les lettres ou les étoiles.

Formules principales

Kruskal-Wallis

H = 12 / (N(N + 1)) · Σ nⱼ R̄ⱼ² − 3(N + 1)

R̄ⱼ est le rang moyen du groupe j parmi les N valeurs. H suit un χ² à k − 1 ddl : p < α, au moins un groupe a des valeurs plus hautes ou plus basses. Taille d’effet ε² = H(N + 1)/(N² − 1).

Test de Dunn

z = (R̄ᵢ − R̄ⱼ) / √(N(N + 1)/12 · (1/nᵢ + 1/nⱼ))

Compare les rangs moyens de deux groupes (corrigé des ex æquo). |z| grand : les deux groupes diffèrent.

À citer

5.Données d’entrée

Une ligne par observation, une ou plusieurs colonnes numériques et une colonne de groupe (2 à 30 niveaux).

Ce que la figure demande

  • Une ou plusieurs variables numériques
  • Une variable de groupe
  • La correction des comparaisons de Dunn

Format : CSV, TXT ou Excel, une ligne d’en-tête avec le nom des colonnes. La virgule ou le point décimal, le séparateur et l’encodage sont reconnus seuls ; une case vide est une valeur manquante.

Le jeu d’exemple : Pollinisateurs dans quatre habitats

Rôles : Abondance des 64 pièges par Habitat : densité, boîte et points.

LigneABCD
1PiegetxtHabitatcat.Abondancenum.Richessenum.
2T01Jachère125
3T02Jachère87
4T03Jachère127
5T04Jachère156
6T05Jachère5411
7T06Jachère51
pollinisateurs_pieges.csv : 64 lignes, 4 colonnes (aperçu des 6 premières lignes). Le type de chaque colonne est celui que l’application détecte.

6.Prix

5crédits

par lancement sur vos données. Chaque figure coûte 5 crédits, quelle qu’elle soit : la figure, ses tableaux, son interprétation et ses téléchargements sont compris.

PackPrix du packCette figure
Starter (50 crédits)500 FCFA50 FCFA
Standard (250 crédits)2 000 FCFA40 FCFA
Pro (700 crédits)5 000 FCFA36 FCFA
  • Gratuite sur son jeu d’exemple (pollinisateurs_pieges.csv), résultats complets : pour la découvrir avant d’importer vos données.
  • Sur vos données sans assez de crédits, elle se lance quand même en aperçu flouté, débloqué ensuite pour 5 crédits sans relancer le calcul.
  • Si le calcul échoue, les crédits sont rendus.
  • Paiement par mobile money ; voir les packs.

Lancer « Raincloud + lettres » sur vos données

Ou ouvrez-la gratuitement avec son jeu d’exemple pour voir chaque étape et des résultats complets avant d’importer votre fichier.