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Date: Wed, 28 Aug 2024 15:16:01 +0000
Subject: [PATCH] excercise completed

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 module2/exo4/exercice_fr.Rmd | 52 +++++++++++++++++++++++++-----------
 1 file changed, 36 insertions(+), 16 deletions(-)

diff --git a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
index 7eece5e..8d12283 100644
--- a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
+++ b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
@@ -1,33 +1,53 @@
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-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Notebook"
+author: "Jerome Riera"
+date: "2024-08-28"
 output: html_document
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-
 ```{r setup, include=FALSE}
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
-
-Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
+## Import des donnés
 
-Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
+Ces données sont récupérées d'une plateforme de force. le sujet à réalisé un conter movement jump (CMJ)
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```{r}
+data <- read.csv2("/Users/jeromeriera/Desktop/CMJ.csv", header = TRUE)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+## Representation des données
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+```{r}
+plot(data$Time.To.Max, data$Force,xaxp= c(2,10,8), type = "l", ylab='Force (kg)', xlab='temps(s)',xlim = c(2,10), ylim=c(-5,2000) )
+par(new=T)
+plot(data$Time.To.Max, data$Force_L, type = "l",col ='blue', ylab='Force (kg)', xlab='temps(s)',xlim = c(2,10), ylim=c(-5,2000) )
+par(new=T)
+plot(data$Time.To.Max, data$Force_R, type = "l",col='orange', ylab='Force (kg)', xlab='temps(s)',xlim = c(2,10), ylim=c(-5,2000) )
 ```
 
-Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 
+## Réalisation d'un test statistique
+
+Nous cherchons à savoir si il existe un différence statistiquement significative ente les jambes droites et gauches
+```{r}
+# on supprime les colonnes 5 et 6 ne contenant pas de données
+data<-data[,-5]
+data<-data[,-6]
+
+
+# les données ne suivent pas la loi normale nous réalisons donc un test de rang de wilcoxon pour échantillons appariés
+
+# il semble que les colonnes ne soit pas en numerique, nous modifions cela
 
-Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
+class(data$Force_L)='numeric'
+class(data$Force_R)='numeric'
+wilcox.test(data$Force_L,data$Force_R,paired = TRUE)
+
+
+
+
+```
+## Conclusion
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
+Il existe une différence significative, d'une jambe à l'autre, sur la force exercées lors des phase en appui d'un CMJ chez ce sujet.
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2.18.1