Anova simple

bonjour,

ce code pour réaliser un anova simple est-il correct ?.


oneWayAnova <- function () {
Library("multcomp")
Library("abind")
defaults <- list(initial.group = NULL, initial.response = NULL, initial.pairwise = 0)
dialog.values <- getDialog("oneWayAnova", defaults)
initializeDialog(title = gettextRcmdr("One-Way Analysis of Variance"))
UpdateModelNumber()
modelName <- tclVar(paste("AnovaModel.", getRcmdr("modelNumber"),
sep = ""))
modelFrame <- tkframe(top)
model <- ttkentry(modelFrame, width = "20", textvariable = modelName)
groupBox <- variableListBox(top, Factors(), title = gettextRcmdr("Groups (pick one)"),
initialSelection = varPosn(dialog.values$initial.group, "factor"))
responseBox <- variableListBox(top, Numeric(), title = gettextRcmdr("Response Variable (pick one)"),
initialSelection = varPosn(dialog.values$initial.response, "numeric"))
optionsFrame <- tkframe(top)
pairwiseVariable <- tclVar(dialog.values$initial.pairwise)
pairwiseCheckBox <- tkcheckbutton(optionsFrame, variable = pairwiseVariable)
onOK <- function() {
modelValue <- trim.blanks(tclvalue(modelName))
if (!is.valid.name(modelValue)) {
UpdateModelNumber(-1)
errorCondition(recall = oneWayAnova, message = sprintf(gettextRcmdr("\"%s\" is not a valid name."),
modelValue))
return()
}
if (is.element(modelValue, listAOVModels())) {
if ("no" == tclvalue(checkReplace(modelValue, type = gettextRcmdr("Model")))) {
UpdateModelNumber(-1)
tkdestroy(top)
oneWayAnova()
return()
}
}
group <- getSelection(groupBox)
response <- getSelection(responseBox)
closeDialog()
if (length(group) == 0) {
errorCondition(recall = oneWayAnova, message = gettextRcmdr("You must select a groups factor."))
return()
}
if (length(response) == 0) {
errorCondition(recall = oneWayAnova, message = gettextRcmdr("You must select a response variable."))
return()
}
.activeDataSet <- ActiveDataSet()
command <- paste(modelValue, " <- aov(", response, " ~ ",
group, ", data=", .activeDataSet, ")", sep = "")
justDoIt(command)
logger(command)
doItAndPrint(paste("summary(", modelValue, ")", sep = ""))
doItAndPrint(paste("numSummary(", .activeDataSet, "$",
response, " , groups=", .activeDataSet, "$", group,
", statistics=c(\"mean\", \"sd\"))", sep = ""))
activeModel(modelValue)
pairwise <- tclvalue(pairwiseVariable)
putDialog ("oneWayAnova", list (initial.group = group, initial.response = response, initial.pairwise = pairwise))
if (pairwise == 1) {
if (eval(parse(text = paste("length(levels(", .activeDataSet,
"$", group, ")) < 3"))))
Message(message = gettextRcmdr("Factor has fewer than 3 levels; pairwise comparisons omitted."),
type = "warning")
else {
command <- paste(".Pairs <- glht(", modelValue,
", linfct = mcp(", group, " = \"Tukey\"))",
sep = "")
justDoIt(command)
logger(command)
doItAndPrint("summary(.Pairs) # pairwise tests")
doItAndPrint("confint(.Pairs) # confidence intervals")
doItAndPrint("cld(.Pairs) # compact letter display")
justDoIt("old.oma <- par(oma=c(0,5,0,0))")
logger("old.oma <- par(oma=c(0,5,0,0))")
justDoIt("plot(confint(.Pairs))")
logger("plot(confint(.Pairs))")
justDoIt("par(old.oma)")
logger("par(old.oma)")
logger("remove(.Pairs)")
remove(.Pairs, envir = .GlobalEnv)
}
}
tkfocus(CommanderWindow())
}
OKCancelHelp(helpSubject = "anova", model = TRUE, reset = "oneWayAnova")
tkgrid(labelRcmdr(modelFrame, text = gettextRcmdr("Enter name for model: ")),
model, sticky = "w")
tkgrid(modelFrame, sticky = "w", columnspan = 2)
tkgrid(getFrame(groupBox), getFrame(responseBox), sticky = "nw")
tkgrid(labelRcmdr(optionsFrame, text = gettextRcmdr("Pairwise comparisons of means")),
pairwiseCheckBox, sticky = "w")
tkgrid(optionsFrame, sticky = "w", columnspan = 2)
tkgrid(buttonsFrame, columnspan = 2, sticky = "w")
dialogSuffix(rows = 4, columns = 2)
}


merci

euh... Pourquoi tout ça?
Le code pour une ANOVA à un facteur c'est :
res<-aov(Var1~Var2)
anova(res)
où Var1 est la variable quantitative dont on veut comparer la moyenne selon les modalités de var2. Ca au moins c'est sûr, ça marche!

Je sais, mais je doit le coder en tcl tk pour en faire une interface

Une façon simple de vérifier c'est de comparer le résultat obtenu sur plusieurs exemples par cette fonction complexe au résultat obtenu sur les mêmes données avec la fonction aov. Ne pas oublier de tester les cas foireux!