R version 2.14.1 (2011-12-22)
Copyright (C) 2011 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0
Platform: x86_64-apple-darwin9.8.0/x86_64 (64-bit)
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CWD = /Users/chl/Documents/Tutors/R_biomed_fr/pub
> ## blood.txt
> ## R --no-save < blood.r > blood.log
> ##
> ## Number of children by mother ABO-blood type, father ABO-blood type,
> ## and the sex of the child.
> ##
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## |father/mother| A | B | AB | O |
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | male/A | 114| 218| 24| 267|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | male/B | 231| 685| 63| 843|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | male/AB | 33| 71| 8| 94|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | male/O | 308| 877| 84| 1014|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | female/A | 93| 206| 30| 293|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | female/B | 237| 640| 51| 803|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | female/AB | 37| 72| 9| 101|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ## | female/O | 279| 800| 79| 989|
> ## +-------------+-----+-----+-----+-----+
> ##
> ## Table 6.4 of Selvin's Modern Applied Biostatistical Methods Using
> ## S-PLUS (Oxford University Press, 1998).
>
> ## On importe les données
> blood <- read.table("blood.txt", header=TRUE)
>
> ## À quoi ressemble les données ? (6 premières lignes)
> head(blood)
mother father sex count
1 1 1 1 114
2 1 2 1 231
3 1 3 1 33
4 1 4 1 308
5 1 1 0 93
6 1 2 0 237
>
> ## Quel est le nom des variables
> names(blood)
[1] "mother" "father" "sex" "count"
>
> ## Quelles sont les variables, comment sont-elles stockées ?
> str(blood)
'data.frame': 32 obs. of 4 variables:
$ mother: int 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...
$ father: int 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...
$ sex : int 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...
$ count : int 114 231 33 308 93 237 37 279 218 685 ...
>
> ## Recodage des labels
> ## father/mother: A=1, B=2, AB=3, O=4
> ## sex: Male=1, Female=0
> bg <- c("A","B","AB","O")
> blood$mother <- factor(blood$mother, labels=bg)
> blood$father <- factor(blood$father, labels=bg)
> blood$sex <- factor(blood$sex, labels=c("female","male"))
>
> ## On affiche un résumé des données après recodage
> summary(blood)
mother father sex count
A :8 A :8 female:16 Min. : 8.0
B :8 B :8 male :16 1st Qu.: 69.0
AB:8 AB:8 Median : 160.0
O :8 O :8 Mean : 301.7
3rd Qu.: 391.0
Max. :1014.0
>
> ## On vérifie que l'on obtient le tableau d'effectifs initial
> xtabs(count ~ mother + father + sex, data=blood)
, , sex = female
father
mother A B AB O
A 93 237 37 279
B 206 640 72 800
AB 30 51 9 79
O 293 803 101 989
, , sex = male
father
mother A B AB O
A 114 231 33 308
B 218 685 71 877
AB 24 63 8 84
O 267 843 94 1014
>
> ## Quelle est la fréquence marginale du groupe AB chez les pères ?
> xtabs(~ father, data=blood)
father
A B AB O
8 8 8 8
> table(blood$father)["AB"]
AB
8
>
> ## Les groupes sanguins sont-ils équilibrés entre les pères et mères ?
> xtabs(~ mother + father, data=blood)
father
mother A B AB O
A 2 2 2 2
B 2 2 2 2
AB 2 2 2 2
O 2 2 2 2
> with(blood, table(mother,father))
father
mother A B AB O
A 2 2 2 2
B 2 2 2 2
AB 2 2 2 2
O 2 2 2 2
>
> ## Pour quelle combinaison père/mère/sexe observe-t-on la fréquence
> ## la plus faible ?
> blood[which(blood$count==8),]
mother father sex count
19 AB AB male 8
> blood[order(blood$count),][1,]
mother father sex count
19 AB AB male 8
>
> ## On aggrège les données sur le sexe
> as.data.frame(xtabs(count ~ mother + father, data=blood))
mother father Freq
1 A A 207
2 B A 424
3 AB A 54
4 O A 560
5 A B 468
6 B B 1325
7 AB B 114
8 O B 1646
9 A AB 70
10 B AB 143
11 AB AB 17
12 O AB 195
13 A O 587
14 B O 1677
15 AB O 163
16 O O 2003
>
> ## On aggrège les groupes A et B en "A ou B" chez les mères
> levels(blood$mother)[1:2] <- "A ou B"
> xtabs(~ mother + father, data=blood)
father
mother A B AB O
A ou B 4 4 4 4
AB 2 2 2 2
O 2 2 2 2
>
> ## On convertit les effectifs en fréquences, en ne considérant que
> ## les garçons
> blood.male <- subset(blood, sex=="male")
> prop.table(xtabs(count ~ mother + father, data=blood.male))
father
mother A B AB O
A ou B 0.067288204 0.185650588 0.021078233 0.240170247
AB 0.004864208 0.012768545 0.001621403 0.017024726
O 0.054114309 0.170855290 0.019051480 0.205512769
>
> ## Même chose avec les fréquences marginales par ligne et colonne
> prop.table(xtabs(count ~ mother + father, data=blood.male), margin=1)
father
mother A B AB O
A ou B 0.13086322 0.36105637 0.04099330 0.46708711
AB 0.13407821 0.35195531 0.04469274 0.46927374
O 0.12037872 0.38007214 0.04238052 0.45716862
> prop.table(xtabs(count ~ mother + father, data=blood.male), margin=2)
father
mother A B AB O
A ou B 0.53290530 0.50274424 0.50485437 0.51905388
AB 0.03852327 0.03457739 0.03883495 0.03679369
O 0.42857143 0.46267838 0.45631068 0.44415243
>
> ## On arrondit le dernier résultat en % avec 1 décimale
> round(prop.table(xtabs(count ~ mother + father, data=blood.male), margin=2)*100, 1)
father
mother A B AB O
A ou B 53.3 50.3 50.5 51.9
AB 3.9 3.5 3.9 3.7
O 42.9 46.3 45.6 44.4
>
> ## On vérifier que les colonnes somment bien à 1
> apply(prop.table(xtabs(count ~ mother + father, data=blood.male), margin=2), 2, sum)
A B AB O
1 1 1 1
>
>