Savoir créer des séquences de chiffres ou de chaînes de caractères sous R, ainsi que des grilles, peut être très utile.
J’ai régulièrement besoin de créer des séquences, pour :
Et j’utilise fréquemment les grilles pour réaliser des simulations de puissance :
Pour créer ces séquences et ces grilles, j’utilise les fonctions :
seq()rep()interaction()gl()expand.grid()J’ai toujours eu du mal, à retenir comment fonctionnent certaines de ces fonctions. Cet article m’est donc utile, à moi aussi, il me servira d’aide-mémoire !
Pour cela, nous pouvons utiliser la fonction `seq()` qui comporte plusieurs arguments :
from : le point de départto : le point d’arrivéeby : la valeur du paslength.out : la longueur souhaitée de la séquencealong.width : permet de récupérer une longueur souhaitée à partir d’un objet.Les arguments from et to sont toujours nécessaires, alors que les arguments by, length.out, along.width dépendent des situations.
Voici quelques exemples :
seq(from=1, to=50, by=1)
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
seq(from=1, to=50, by=10)
## [1] 1 11 21 31 41
seq(from=1, to=50, length.out=20)
## [1] 1.000000 3.578947 6.157895 8.736842 11.315789 13.894737 16.473684
## [8] 19.052632 21.631579 24.210526 26.789474 29.368421 31.947368 34.526316
## [15] 37.105263 39.684211 42.263158 44.842105 47.421053 50.000000
a <- vector(length=20)
seq(from=1, to=50,along.with=a)
## [1] 1.000000 3.578947 6.157895 8.736842 11.315789 13.894737 16.473684
## [8] 19.052632 21.631579 24.210526 26.789474 29.368421 31.947368 34.526316
## [15] 37.105263 39.684211 42.263158 44.842105 47.421053 50.000000
Pour créer des séquences contenant des répétitions d’éléments, nous pouvons employer la fonction `rep()`. Ces fonctions comportent également plusieurs arguments :
x, l’élément ou le vecteur d’éléments à répétertimes le nombre de fois que l’élément x doit être répétélength.out : la taille souhaitée de la séquence à créereach : le nombre de fois que doit être répété un élément du vecteur x, avant de passer au suivantLà encore, l’argument x est toujours nécessaire, et les arguments times length.out, each sont interchangeables, et à utiliser selon ce que nous souhaitons réaliser.
Voici quelques exemples :
rep(3,times=4)
## [1] 3 3 3 3
rep("a",times=5)
## [1] "a" "a" "a" "a" "a"
rep(c(0,1), times=3)
## [1] 0 1 0 1 0 1
rep(c(0,1), length.out=8)
## [1] 0 1 0 1 0 1 0 1
rep(c("a", "b"),times=3)
## [1] "a" "b" "a" "b" "a" "b"
rep(c("a", "b"),each=3)
## [1] "a" "a" "a" "b" "b" "b"
rep(c("a", "b"),length.out=10)
## [1] "a" "b" "a" "b" "a" "b" "a" "b" "a" "b"
rep(c("a", "b"),each=3,length.out=10)
## [1] "a" "a" "a" "b" "b" "b" "a" "a" "a" "b"
rep(c(1:4),each=3)
## [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 La fonction gl() est assez similaire à la fonction rep, mais elle permet en plus de transformer la séquence en facteur (factor class), et même de donner un ordre dans les modalités (levels).
Cette fonction comporte plusieurs arguments :
n : le nombre de modalités ( ou levels) que le facteur va comporterk : le nombre de réplication souhaitéelength : la longueur souhaitée de la séquence crééelabels : les étiquettes des catégoriesordered: permet de donner un ordre aux modalités (levels)Voici quelques exemples :
gl(n=2, k=4, labels = c("TrtA", "TrtB"))
## [1] TrtA TrtA TrtA TrtA TrtB TrtB TrtB TrtB
## Levels: TrtA TrtB
gl(n=2,k=5, length=30, labels = c("TrtA", "TrtB"))
## [1] TrtA TrtA TrtA TrtA TrtA TrtB TrtB TrtB TrtB TrtB TrtA TrtA TrtA TrtA TrtA
## [16] TrtB TrtB TrtB TrtB TrtB TrtA TrtA TrtA TrtA TrtA TrtB TrtB TrtB TrtB TrtB
## Levels: TrtA TrtB
gl(n=2,k=5, length=20, labels = c("TrtA", "TrtB"), ordered=TRUE)
## [1] TrtA TrtA TrtA TrtA TrtA TrtB TrtB TrtB TrtB TrtB TrtA TrtA TrtA TrtA TrtA
## [16] TrtB TrtB TrtB TrtB TrtB
## Levels: TrtA < TrtB Lorsque l’argument ordered=TRUE est ajouté, nous pouvons voir dans la sortie précédente que l’ordre des modalités est TrtA < TrtB. Si nous faisons ensuite un test statistique par exemple, la modalité TrtA servira de référence.
Voici encore quelques correspondances entre les fonctions gl et rep :
gl(2, 1, 20)
## [1] 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
## Levels: 1 2
rep(c(1,2),length.out=20)
## [1] 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
gl(2, 2, 20)
## [1] 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2
## Levels: 1 2
rep(c(1,2),each=2,length.out=20)
## [1] 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 Je peux avoir besoin de combiner deux variables en une seule dans deux situations principales :
Voici un exemple :
trt <- rep(c("Trt_A","Trt_B"), times=5)
trt
## [1] "Trt_A" "Trt_B" "Trt_A" "Trt_B" "Trt_A" "Trt_B" "Trt_A" "Trt_B" "Trt_A"
## [10] "Trt_B"
vit <- rep(c("avec", "sans"),each=5)
vit
## [1] "avec" "avec" "avec" "avec" "avec" "sans" "sans" "sans" "sans" "sans"
mydf <- data.frame(trt,vit)
mydf
## trt vit
## 1 Trt_A avec
## 2 Trt_B avec
## 3 Trt_A avec
## 4 Trt_B avec
## 5 Trt_A avec
## 6 Trt_B sans
## 7 Trt_A sans
## 8 Trt_B sans
## 9 Trt_A sans
## 10 Trt_B sans
mydf$trt_vit <- interaction(mydf$trt, mydf$vit, sep="_X_")
mydf
## trt vit trt_vit
## 1 Trt_A avec Trt_A_X_avec
## 2 Trt_B avec Trt_B_X_avec
## 3 Trt_A avec Trt_A_X_avec
## 4 Trt_B avec Trt_B_X_avec
## 5 Trt_A avec Trt_A_X_avec
## 6 Trt_B sans Trt_B_X_sans
## 7 Trt_A sans Trt_A_X_sans
## 8 Trt_B sans Trt_B_X_sans
## 9 Trt_A sans Trt_A_X_sans
## 10 Trt_B sans Trt_B_X_sans Pour réaliser des simulations, il peut être très utile de savoir réaliser des grilles afin de créer toutes les situations possibles. Pour cela, on utilise la fonction expand.grid().
Voici un exemple :
sexe <- c("Homme", "Femme")
groupe <- c("Traitement", "Placebo")
expand.grid(SEXE=sexe, GRP=groupe)
## SEXE GRP
## 1 Homme Traitement
## 2 Femme Traitement
## 3 Homme Placebo
## 4 Femme Placebo
On peut alors, très facilement rajouter de nouvelles variables dans les grilles construites :
vita <- c("oui", "non")
expand.grid(SEXE=sexe, GRP=groupe,VITA=vit
## SEXE GRP VITA
## 1 Homme Traitement oui
## 2 Femme Traitement oui
## 3 Homme Placebo oui
## 4 Femme Placebo oui
## 5 Homme Traitement non
## 6 Femme Traitement non
## 7 Homme Placebo non
## 8 Femme Placebo non La réalisation de ces grilles est particulièrement utile lorsqu’on souhaite calculer la puissance qu’un test statistique peut atteindre, en fonction de différents paramètres. Pour plus de détail, consulter l’article dédié à la puissance statistique :
Par exemple, dans le cadre d’un test de Student de comparaisons de deux moyennes, la puissance de ce test, calculé par la fonction power.t.test() dépend de :
delta : la vraie différence entre les deux moyennessd l’écart type des donnéesn : le nombre de sujets par groupe.Très généralement, nous ne connaissons pas précisément ces trois paramètres. Alors, nous pouvons faire des simulations en les faisant varier, et en les combinant
Imaginons, par exemple que :
delta peut varier entre 3 et 7sd peut varier entre 9 et 11my_delta <- c(3,4, 5, 6,7)
my_sd <- c(9,10,11)
my_n <- seq(from=50, to=350, by=50) Nous pouvons alors réaliser une grille avec l’ensemble des combinaisons des modalités de ces trois paramètres :
my_grille <- expand.grid(delta=my_delta, sd=my_sd,n=my_n)
my_grille
## delta sd n
## 1 3 9 50
## 2 4 9 50
## 3 5 9 50
## 4 6 9 50
## 5 7 9 50
## 6 3 10 50
## 7 4 10 50
## 8 5 10 50
## 9 6 10 50
## 10 7 10 50
## 11 3 11 50
## 12 4 11 50
## 13 5 11 50
## 14 6 11 50
## 15 7 11 50
## 16 3 9 100
## 17 4 9 100
## 18 5 9 100
## 19 6 9 100
## 20 7 9 100
## 21 3 10 100
## 22 4 10 100
## 23 5 10 100
## 24 6 10 100
## 25 7 10 100
## 26 3 11 100
## 27 4 11 100
## 28 5 11 100
## 29 6 11 100
## 30 7 11 100
..................
## 91 3 9 350
## 92 4 9 350
## 93 5 9 350
## 94 6 9 350
## 95 7 9 350
## 96 3 10 350
## 97 4 10 350
## 98 5 10 350
## 99 6 10 350
## 100 7 10 350
## 101 3 11 350
## 102 4 11 350
## 103 5 11 350
## 104 6 11 350
## 105 7 11 350 La fonction crossing du package tidyr (qui appartient au super package tidyverse) permet également de construire des grilles :
library(tidyr)
my_grille2 <- crossing(delta=my_delta, sd=my_sd,n=my_n)
head(my_grille2)
## # A tibble: 6 x 3
## delta sd n
## <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 3 9 50
## 2 3 9 100
## 3 3 9 150
## 4 3 9 200
## 5 3 9 250
## 6 3 9 300 Dans un second temps, à l’aide d’une boucle for() par exemple, nous pouvons compléter cette grille, en ajoutant une variable qui contient le résultat du calcul de la puissance théorique selon la fonction power.t.test() , pour chacune des situations (représentée sur une ligne) :
for(i in 1:nrow(my_grille)) {
Delta = my_grille$delta[i]
Sd = my_grille$sd[i]
N = my_grille$n[i]
my_grille$power[i] <- power.t.test(
delta = Delta,
sd = Sd,
sig.level=0.05,
n=N,
alternative = "two.sided")$power
}
head(my_grille)
## delta sd n power
## 1 3 9 50 0.3784221
## 2 4 9 50 0.5950072
## 3 5 9 50 0.7853812
## 4 6 9 50 0.9099633
## 5 7 9 50 0.9706572
## 6 3 10 50 0.3175171
tail(my_grille)
## delta sd n power
## 100 7 10 350 1.0000000
## 101 3 11 350 0.9497993
## 102 4 11 350 0.9977715
## 103 5 11 350 0.9999738
## 104 6 11 350 0.9999999
## 105 7 11 350 1.0000000 Enfin, une fois les calculs réalisés, nous pouvons utiliser cette grille pour représenter les résultats , à l’aide du package ggplot2.
library(tidyverse)
library(ggplot2)
# passage en facteur des niveau de sd pour les besoins du graph
my_grille <- my_grille %>%
mutate(sd=as.factor(sd),
sd=dplyr::recode(sd,"9" = "sd = 9",
"10" = "sd = 10",
"11" = "sd = 11"))
library(ggplot2)
ggplot(my_grille,aes(y=power, x=n,colour=factor(delta)))+
geom_point()+
geom_line()+
scale_y_continuous(limits=c(0,1), breaks=c(0,0.25,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1))+
scale_x_continuous(limits=c(0,400), breaks=seq(from=50, to=350, by=50))+
xlab("Nombre de sujets")+
geom_hline(yintercept=0.8, col="black", linetype="dashed")+
facet_wrap(~sd)+
scale_colour_discrete(name="delta") +
theme(axis.text.x=element_text(angle=30, hjust=1, vjust=1))+
ggtitle("Mes simulations de puissance") 
seq().Les grilles peuvent aussi être employées pour réaliser des prédictions, à partir d’un modèle linéaire, par exemple. Pour plus d’informations, cliquez ici !
Et vous, est-ce-que vous connaissez d’autres fonctions pour créer des séquences ? Si oui, partagez les en commentaire !
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5 Responses
Super, merci !
Merci Claire, pour cet article encore très très utile et pratique. C’est vraiment très intéressant.
Merci Dany !
Merci
C’est très pratique!
Y a moyen de créer un vecteur tout en combinant les fonctions rep et seq et avec des éléments repris 2 fois et ensuite 3 fois et 4 fois ?
Merci de bien vouloir répondre !
Salut !