Update exercice_fr.Rmd

module2/exo4/exercice_fr.Rmd

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-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Statistiques descriptives de l'expérience"
+author: "Adrien Coiffard"
+date: "09/05/2022"
 output: html_document
 ---
 
-
 ```{r setup, include=FALSE}
-knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
+rm(list = ls()) 
+library(tidyverse)
+library(cowplot)
+
+#knitr::opts_knit$set(root.dir = '/tmp')
+knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE) ## par défaut echo = FALSE
+```
+
+## Import des données
+
+On souhaite comparer les caractéristiques socio demographiques de deux échantillons de sujets. 
+
+Pour cela on importe tout d'abord les données au format .csv .
+
+```{r, echo=TRUE}
+df <- read.csv("data_StatsDesc.csv")
+```
+
+
+## Statistiques de base (ensemble de l'échantillon)
+
+```{r}
+attach(df)
+
+#create new summary function
+mySummary <- function(vector){
+  results <- c(summary(vector), 'Std. Dev' = sd(vector, na.rm=T))
+  results <- round(results, 2)
+  return(results)
+}
+
+my_ppt_theme <- theme_bw() +
+  theme(axis.text.x = element_text(size=12),
+        axis.text.y = element_text(size=12),
+        axis.title.x = element_text(size=14),
+        axis.title.y = element_text(size=14),
+        legend.text = element_text(size=12),
+        legend.title = element_text(size=14),
+        text = element_text(size=16), 
+        plot.title = element_text(hjust = 0.5),
+        plot.margin = unit(c(0.5,0.1,0.2,0.2), "cm"))
+theme_set(my_ppt_theme)
 ```
 
-## Quelques explications
+Réalisons tout d'abord une série de statistiques descriptives sur l'ensemble de l'échantillon. 
+
 
-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>.
+*Question : Was it easy to accomplish the exercice ? (From 0: not at all, to 10: very easy)*
 
-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:
+```{r easybid}
+mySummary(easyBid)
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```
+*Questions : Are you a person who is generally risk-taking or do you try to avoid taking risks as much as*
+*possible? (From 0: avoid taking risks as much as possible, to 10: very comfortable with the idea*
+*of taking risks)*
+
+```{r risk}
+mySummary(risk)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+## Graphiques (par traitements)
+
+```{r}
+detach(df)
 ```
 
-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. 
+Maintenant regardons graphiquement s'il y a des différences entre les deux traitements (lignes discontinues verticales = moyennes par traitements). 
+
+<br />
 
-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.
+*Question : Was it easy to accomplish the exercice ? From 0: not at all, to 10: very easy*
 
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
+```{r}
+# Treatment 1
+p1 <- df %>% filter(treatment==0) %>%
+ggplot(aes(x=as.factor(easyBid)))+
+  geom_bar(aes(y = ..count..),fill="darkblue", width = 0.5) +
+  geom_vline(aes(xintercept=mean(easyBid)),size=0.9, color="darkblue",linetype = "dashed")+
+  scale_y_continuous(breaks=seq(0,40,10),limits = c(0,40))+
+  labs(title="Treatment 1", 
+         x="", y = "Nb of Subjects")
+
+# Treatment 2
+p2 <- df %>% filter(treatment==1) %>%
+ggplot(aes(x=as.factor(easyBid)))+
+  geom_bar(aes(y = ..count..),fill="orange2", width = 0.5) +
+  geom_vline(aes(xintercept=mean(easyBid)),size=0.9, color="orange2",linetype = "dashed")+
+  scale_y_continuous(breaks=seq(0,40,10),limits = c(0,40))+
+  labs(title="Treatment 2", 
+         x="", y = "")
+
+plot_grid(p1, p2, ncol=2)
+
+# ggplot(df, aes(x=as.factor(easyBid), fill=as.factor(treatment)))+
+#   geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), position="dodge") + 
+#   ylab('Percent of participants, %') +
+#   scale_y_continuous(labels=scales::percent)
+
+```
+
+Ils semblerait que les sujets aient éprouvé un niveau de difficulté semblable dans les deux traitements. On peut tester cette hypothèse en réalisant un Kruskal–Wallis test :
+
+```{r}
+kruskal.test(easyBid ~ treatment, data = df)
+```
+
+<br />
+
+*Question : Are you a person who is generally risk-taking or do you try to avoid taking risks as much as*
+*possible? (From 0 "avoid taking risks as much as possible", to 10 "very comfortable with the idea*
+*of taking risks")*
+
+```{r}
+# Treatment 1
+p1 <- df %>% filter(treatment==0) %>%
+ggplot(aes(x=as.factor(risk)))+
+  geom_bar(aes(y = ..count..),fill="darkblue", width = 0.5) +
+  geom_vline(aes(xintercept=mean(risk)),size=0.9, color="darkblue",linetype = "dashed")+
+  scale_y_continuous(breaks=seq(0,40,10),limits = c(0,40))+
+  labs(title="Treatment 1", 
+         x="", y = "Nb of Subjects")
+
+# Treatment 2
+p2 <- df %>% filter(treatment==1) %>%
+ggplot(aes(x=as.factor(risk)))+
+  geom_bar(aes(y = ..count..),fill="orange2", width = 0.5) +
+  geom_vline(aes(xintercept=mean(risk)),size=0.9, color="orange2",linetype = "dashed")+
+  scale_y_continuous(breaks=seq(0,40,10),limits = c(0,40))+
+  labs(title="Treatment 2", 
+         x="", y = "")
+
+plot_grid(p1, p2, ncol=2)
+```
+
+Ils semblerait qu'il n'y ait pas non plus de différence significative entre les deux traitements sur l'aversion au risque. On peut à nouveau tester cette hypothèse en réalisant un Kruskal–Wallis test :
+
+```{r}
+kruskal.test(risk ~ treatment, data = df)
+```