Statistical Models for Social Sciences

Comprendre la différence entre la moyenne et la médiane est essentiel en analyse de données. Bien qu’elles soient toutes deux des mesures de tendance centrale, elles peuvent produire des résultats très différents lorsque le jeu de données contient des valeurs aberrantes (outliers) . ✔ ️ Bien distinguer moyenne et médiane permet de choisir la mesure la plus adaptée selon les caractéristiques de vos données. ✔ ️ La médiane est particulièrement pertinente pour les distributions asymétriques, car elle n’est pas influencée par les valeurs extrêmes et reflète mieux la valeur centrale réelle. ✔ ️ La moyenne reste idéale pour les distributions normales, où chaque observation contribue équitablement au calcul. ❌ Ne pas faire la différence entre moyenne et médiane peut conduire à des interprétations erronées , surtout en présence d’outliers ou de distributions biaisées. ❌ Un mauvais choix de la mesure peut générer des conclusions biaisées , impactant la prise de décision fondée sur ...

Le package ggh4x est une extension avancée de ggplot2 qui accroît considérablement la flexibilité dans la création de visualisations complexes et hautement personnalisables sous R. Il ajoute des fonctionnalités supplémentaires permettant de produire des graphiques plus sophistiqués, tout en réduisant le temps et l’effort nécessaires aux ajustements manuels. ________________________________________ 𝙊𝙥𝙥𝙤𝙧𝙩𝙪𝙣𝙞𝙩𝙚́𝙨 𝙚𝙩 𝙖𝙫𝙖𝙣𝙩𝙖𝙜𝙚𝙨 𝙙𝙪 𝙥𝙖𝙘𝙠𝙖𝙜𝙚 𝙜𝙜𝙝𝟰𝙭 Facettage imbriqué avancé Permet de créer des facettes à plusieurs niveaux, idéales pour représenter des structures de données complexes et des relations hiérarchiques. Contrôle avancé des axes Offre une maîtrise fine du positionnement, de l’échelle et des libellés des axes, pour des graphiques plus lisibles et intuitifs. Personnalisation approfondie des thèmes et guides Facilite l’ajustement des thèmes, des légendes et des échelles afin d’améliorer la clarté et l’esthétique des visualisations. Intégration fl...

Lorsque votre expérimentation comporte trois facteurs (par exemple : fertilisation, irrigation et type de substrat), l’ANOVA à trois facteurs (Three-Way ANOVA) est l’outil statistique approprié pour analyser leurs effets individuels et leurs interactions sur la performance des plantes. Voici un guide clair et structuré étape par étape ________________________________________ 𝙀́𝙩𝙖𝙥𝙚 1 : 𝙋𝙧𝙚́𝙥𝙖𝙧𝙚𝙧 𝙡𝙚𝙨 𝙙𝙤𝙣𝙣𝙚́𝙚𝙨 Votre jeu de données doit avoir la structure suivante : Réponse FacteurA FacteurB FacteurC 12.5 A1 B1 C1 14.3 A1 B2 C1 … … … … Chaque ligne correspond à une répétition expérimentale ________________________________________ 𝙀́𝙩𝙖𝙥𝙚 2 : 𝘾𝙝𝙖𝙧𝙜𝙚𝙧 𝙡𝙚𝙨 𝙙𝙤𝙣𝙣𝙚́𝙚𝙨 𝙙𝙖𝙣𝙨 𝙍 data <- read.csv("yourdata.csv") data$FactorA <- as.factor(data$FactorA) data$FactorB <- as.factor(data$FactorB) data$FactorC ...