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, Version 2
English-Korean Transliteration List (v0.1), 2008. ,
, Histoire) -??
, # menu déroulant # plusieurs choix possibles -??? (coréen) -?? (anglais) -???? (français) -??? (chinois) -??? (japonais) -??
,
,
??? non Où avez-vous habité en Corée ? ,
, # menu déroulant # plusieurs choix possibles -?????(Séoul) -?????(Incheon) -??? (Gyeonggi) -??? (Gangwon) -?????(Busan) -?????(Daejeon) -?????(Daegu) -?????(Gwangju) -???????(Sejong) -?????(Ulsan) -???? (Chungcheong du Nord ) -????
, Si vous avez des commentaires, vous pouvez les noter dans cet encadré
,
, -read_excel
, Pour plotter la dispersion des données : sexe par âge JAB2KOexperiment_data$gender<-as.factor(JAB2KOexperiment_data$gender) # Pour mettre 'gender' en facteur GENDER.AGE <-plot(JAB2KOexperiment_data$gender, JAB2KOexperiment_data$age) title(xlab="Sexe
,
, Pour ne retenir que 2 modalités, Burst et NoBurst JAB2KO<-JAB2KOexperiment_data
No Burst")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(), # pour supprimer le fond de la légende legend ,
, Pour plotter la dispersion des données : durée des voyelles par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition)# Pour mettre 'condition' en facteur DUREEV.BURST<-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$vowel_length) title(xlab="Avec vs sans détente
, JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur DUREEV.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$vowel_length) # Pour créer l'objet DUREEV.EP JAB2KO$epenthesis<-factor(JAB2KO$epenthesis, levels=c("yes, # Pour plotter la dispersion des données : durée des voyelles par adaptation épenthèse-non épenthèse JAB2KO$epenthesis<-as.factor
, COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial
, #Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la durée de la voyelle EP.DUREEV <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ vowel_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) co-variables EP.COND.DUREEV <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + vowel_length + (1 | id_subj)
, CONDxDUREEV <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * vowel_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial
U")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(, données: CHICARRE_AIU <-ggplot(JAB2KO, aes(x = input_vowel, fill = epenthesis)) + geom_bar(position = "fill", colour="black", size=0.5, width=0.7) #geom_errorbar(aes(ymax=high.ci, ymin=low.ci), width=0.2, size=0.5, color="black") + xlab ,
, Catégorie vocalique") ylab("Epenthèses vs Non-épenthèses
Catégorie vocalique") + scale_y_continuous(name="Epenthèses vs non-épenthèses ,
, Pour plotter la dispersion des données : f0 moyen par catégorie vocalique JAB2KO$input_vowel<-as.factor(JAB2KO$input_vowel) # Pour mettre 'input_vowel' en facteur F0.AIU <-plot(JAB2KO$input_vowel, JAB2KO$phn_f0_mean) title(xlab="Catégorie vocalique
, Pour plotter la dispersion des données : f0 moyen par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition) # Pour mettre 'condition' en facteur F0.COND <-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$phn_f0_mean) title(xlab="Condition
, Pour plotter la dispersion des données : f0 moyen par épenthèse JAB2KO$epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur F0.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$phn_f0_mean) title(xlab="Epenthèses vs Non-épenthèse
, COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial
, as.factor(epenthesis) ~ phn_f0_mean + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial
, as.factor(epenthesis) ~ condition + phn_f0_mean + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial
, CONDxF0 <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * phn_f0_mean + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) summary(EP.CONDxF0)
, # Pour comparer les quatre modèles anova
,
, Pour plotter la dispersion des données : f1 moyen par catégorie vocalique JAB2KO$input_vowel<-as.factor(JAB2KO$input_vowel) # Pour mettre 'input_vowel' en facteur F1.AIU <-plot(JAB2KO$input_vowel, JAB2KO$phn_f1_mean) title(xlab="Catégorie vocalique
, Pour plotter la dispersion des données : f1 moyen par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition) # Pour mettre 'condition' en facteur F1.COND <-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$phn_f1_mean) title(xlab="Condition
, 2")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(, # Pour plotter la dispersion des données : f1 moyen par épenthèse JAB2KO$epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur F1.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$phn_f1_mean) title(xlab="Epenthèses vs Non-épenthèse
, Catégorie vocalique") ylab("Epenthèses vs Non-épenthèses
Catégorie vocalique") + scale_y_continuous(name="Epenthèses vs non-épenthèses ,
, COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial
data = JAB2KO, family = binomial) co-variables EP.COND.F1 <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (phn_f1_mean * phn_f1_mvt) + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) interaction EP.CONDxF1<-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * (phn_f1_mean * phn_f1_mvt) + (1 | id_subj), as.factor(epenthesis) ~ phn_f1_mean * phn_f1_mvt + (1 | id_subj) ,
, # Pour comparer les quatre modèles anova
,
, Pour plotter la dispersion des données : f2 moyen par catégorie vocalique JAB2KO$input_vowel<-as.factor(JAB2KO$input_vowel) # Pour mettre 'input_vowel' en facteur F2.AIU <-plot(JAB2KO$input_vowel, JAB2KO$phn_f2_mean) title(xlab="Catégorie vocalique
, Pour plotter la dispersion des données : f2 moyen par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition) # Pour mettre 'condition' en facteur F0.COND <-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$phn_f2_mean) title(xlab="Condition
, 2")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(, # Pour plotter la dispersion des données : f2 moyen par épenthèse JAB2KO$epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur F2.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$phn_f2_mean) title(xlab="Epenthèses vs Non-épenthèse
, Catégorie vocalique") ylab("Epenthèses vs Non-épenthèses
Catégorie vocalique") + scale_y_continuous(name="Epenthèses vs non-épenthèses ,
, COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial
data = JAB2KO, family = binomial) co-variables EP.COND.F2 <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (phn_f2_mean * phn_f2_mvt) + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) interaction EP.CONDxF2<-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * (phn_f2_mean * phn_f2_mvt) + (1 | id_subj), as.factor(epenthesis) ~ phn_f2_mean * phn_f2_mvt + (1 | id_subj) ,
, # Pour comparer les quatre modèles anova
,
, Pour plotter la dispersion des données : f3 moyen par catégorie vocalique JAB2KO$input_vowel<-as.factor(JAB2KO$input_vowel) # Pour mettre 'input_vowel' en facteur F3.AIU <-plot(JAB2KO$input_vowel, JAB2KO$phn_f3_mean) title(xlab="Catégorie vocalique
, Pour plotter la dispersion des données : f3 moyen par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition) # Pour mettre 'condition' en facteur F3.COND <-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$phn_f3_mean) title(xlab="Condition
, 2")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(, # Pour plotter la dispersion des données : f3 moyen par épenthèse JAB2KO$epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur F3.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$phn_f3_mean) title(xlab="Epenthèses vs Non-épenthèse
, Catégorie vocalique") ylab("Epenthèses vs Non-épenthèses
Epenthèses vs non-épenthèses") epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur #Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la condition EP.COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj) ,
data = JAB2KO, family = binomial) co-variables EP.COND.F3 <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (phn_f3_mean * phn_f3_mvt) + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) interaction EP.CONDxF3<-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * (phn_f3_mean * phn_f3_mvt) + (1 | id_subj), as.factor(epenthesis) ~ phn_f3_mean * phn_f3_mvt + (1 | id_subj) ,
, # Pour comparer les quatre modèles anova
,
, Pour plotter la dispersion des données : f4 moyen par catégorie vocalique JAB2KO$input_vowel<-as.factor(JAB2KO$input_vowel) # Pour mettre 'input_vowel' en facteur F4.AIU <-plot(JAB2KO$input_vowel, JAB2KO$phn_f4_mean) title(xlab="Catégorie vocalique
donne plus le même type de graphique? # Pour plotter la dispersion des données : f4 moyen par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition) # Pour mettre 'condition' en facteur F4.COND <-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$phn_f4_mean) title(xlab="Condition ,
2")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(), # pour supprimer le fond de la légende legend, donne plus le même type de graphique? # Pour plotter la dispersion des données : f4 moyen par épenthèse JAB2KO$epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur F4.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$phn_f4_mean) title(xlab="Epenthèses vs Non-épenthèse ,
, Catégorie vocalique") ylab("Epenthèses vs Non-épenthèses
Catégorie vocalique") + scale_y_continuous(name="Epenthèses vs non-épenthèses ,
, Pour mettre 'epenthesis' en facteur #Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la condition EP.COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj)
data = JAB2KO, family = binomial) co-variables EP.COND.F4 <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (phn_f4_mean * phn_f4_mvt) + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) interaction #EP.CONDxF4<-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * (phn_f4_mean * phn_f4_mvt) + # (1 | id_subj), as.factor(epenthesis) ~ phn_f4_mean * phn_f4_mvt + (1 | id_subj) ,
, CONDxF4<-glm(as.factor(epenthesis) ~ condition * (phn_f4_mean * phn_f4_mvt), data = JAB2KO, family = binomial)
, Je fais ici un modèle glm et non glmer car ce dernier provoque une message d'erreur: # fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 9 columns / coefficients # Error in pwrssUpdate(pp, resp, tol = tolPwrss, GQmat = GQmat, compDev = compDev
, # Pour comparer les quatre modèles anova
,
, Pour plotter la dispersion des données : f4 moyen par catégorie vocalique JAB2KO$input_vowel<-as.factor(JAB2KO$input_vowel) # Pour mettre 'input_vowel' en facteur PHNNRJ.AIU <-plot(JAB2KO$input_vowel, JAB2KO$phn_nrj_mean) title(xlab="Catégorie vocalique
, Pour plotter la dispersion des données : f4 moyen par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition) # Pour mettre 'condition' en facteur PHNNRJ.COND <-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$phn_nrj_mean) title(xlab="Condition
donne plus le même type de graphique? # Pour plotter la dispersion des données : épenthèses par énergie de la voyelle JAB2KO$epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur PHN_NRJ.EP <-plot ,
, Pour réordonner 'yes' et 'no' PHN_NRJ.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$phn_nrj_mean) title(xlab="Epenthèses vs Non-épenthèses
, #Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la condition EP.COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, PHNNRJ <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ phn_nrj_mean + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) summary(EP.PHNNRJ)
2")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(), # pour supprimer le fond de la légende legend.text=element_text(size=rel, fill=NA, size=1), plot.background=element_rect(fill="white",colour=NA), strip.background=element_rect(fill="white"), strip.text=element_text(size=rel ,
, Catégorie vocalique") ylab("Epenthèses vs Non-épenthèses
Catégorie vocalique") + scale_y_continuous(name="Epenthèses vs non-épenthèses ,
, Pour plotter la dispersion des données : durée de l'occlusion par point d'articulation JAB2KO$input_coda<-as.factor(JAB2KO$input_coda) # Pour mettre 'input_vowel' en facteur DUREEC.POA <-plot(JAB2KO$input_coda, JAB2KO$closure_length) title(xlab="Point d'articulation de la coda
, Pour plotter la dispersion des données : durée de l'occlusion par condition JAB2KO$condition<-as.factor(JAB2KO$condition) # Pour mettre 'condition' en facteur DUREEC.COND <-plot(JAB2KO$condition, JAB2KO$closure_length) title(xlab="Condition
, Pour plotter la dispersion des données : épenthèses par énergie de la voyelle JAB2KO$epenthesis<-as.factor(JAB2KO$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur DUREEC, EP <
, no")) # Pour réordonner 'yes' et 'no' DUREEC.EP <-plot(JAB2KO$epenthesis, JAB2KO$closure_length) title(xlab="Epenthèses vs Non-épenthèses
, Pour distinguer l'effet du point d'articulation et celui de la durée de l'occlusion # Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et le point d'articulation EP.POA <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ input_coda + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la durée de l'occlusion EP.DUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la durée de l'occlusion EP.POA.DUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ input_coda + closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la durée de l'occlusion EP.POAxDUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ input_coda * closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, # Pour comparer les modèles anova
articulation et durée de l'occlusion) et de la condition #Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la condition EP.COND <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + (1 | id_subj), data = JAB2KO ,
, Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et le point d'articulation EP.POA <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ input_coda + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) summary
, Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la durée de l'occlusion EP.DUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la durée de l'occlusion EP.POA.DUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ input_coda + closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle regardant la relation entre l'épenthèse et la durée de l'occlusion EP.POAxDUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ input_coda * closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle de l'épenthèse où condition et point d'articulation sont en co-variables EP.COND.POA <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + input_coda + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle de l'épenthèse où condition et point d'articulation sont en interaction EP.CONDxPOA <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * input_coda + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) summary
, Pour créer un modèle de l'épenthèse où condition et durée de l'occlusion sont en co-variables EP.COND.DUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle de l'épenthèse où condition et durée de l'occlusion sont en interaction EP.CONDxDUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle de l'épenthèse où condition, point d'articulation et durée de l'occlusion # sont en co-variables EP.COND.POA.DUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition + input_coda + closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO
, Pour créer un modèle de l'épenthèse où condition, point d'articulation et durée de l'occlusion # sont en interaction EP.CONDxPOAxDUREEC <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ condition * input_coda * closure_length + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) summary(EP.CONDxPOAxDUREEC) input_coda*closure_length + condition + (1 |id_subj), data = JAB2KO
, EP.CONDxPOA.DUREEC, test="Chisq") détente: catégorielle ou graduelle? ################################ ################################ # Pour réduire l'observation aux items AVEC détente JAB2KO.BURST<-JAB2KOexperiment_data
, JAB2KO.BURST<-JAB2KO.BURST[JAB2KO.BURST$epenthesis=="yes"| JAB2KO.BURST$epenthesis=="no
, Pour plotter la dispersion des données : épenthèse par durée de la détente JAB2KO.BURST$epenthesis<-as.factor(JAB2KO.BURST$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur PLOT.EP.DUREED <-plot(JAB2KO.BURST$epenthesis, JAB2KO.BURST$burst_length) title(xlab="Non-épenthèse vs Epenthèse
, Pour faire un modèle de l'épenthèse par rapport à la durée de la détente EP.DUREED <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ burst_length + (1 | id_subj)
, Pour plotter la dispersion des données : épenthèse par durée de la détente JAB2KO.BURST$epenthesis<-as.factor(JAB2KO.BURST$epenthesis) # Pour mettre 'epenthesis' en facteur PLOT.EP.INTENSD <-plot(JAB2KO.BURST$epenthesis, JAB2KO.BURST$burst_intensity_mean) title(xlab="Non-épenthèse vs Epenthèse
no")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(), # pour supprimer le fond de la légende legend, # Pour faire un modèle de l'épenthèse par rapport à lintensité de la détente EP.INTENSD <-glmer(as.factor(epenthesis) ~ burst_intensity_mean + (1 | id_subj), data = JAB2KO, family = binomial) summary(EP.INTENSD) anova ,
, Hommes vs Femmes") ylab("Epenthèses vs Non-épenthèses
Hommes vs Femmes") + scale_y_continuous(name="Epenthèses vs non-épenthèses ,
age")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(), # pour supprimer le fond de la légende legend.text=element_text(size=rel, étude des participants ################################ données: CHICARRE_AGE.PLOT <-ggplot(JAB2KO, aes(x = age, fill = epenthesis)) + geom_bar(position = "fill", colour="black", size=0.5, width=0.7) #geom_errorbar(aes(ymax=high.ci, ymin=low.ci), width=0.2, size=0.5, color="black") + xlab ,
Âge") + scale_y_continuous(name="Epenthèses ,
, Epenthèses") scale_x_discrete(labels=c("diploma")) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(, Pour mettre 'epenthesis' en facteur CHICARRE_DIPLOMA <-chisq.test(x = JAB2KO$epenthesis, y = JAB2KO$diploma) données: JAB2KO$diploma <-factor(JAB2KO$diploma, levels = c
, Diplôme") ylab("Epenthèses")
Diplôme") + scale_y_continuous(name="Epenthèses ,
, JAB2KO.L2 <-JAB2KO.L2[JAB2KO.L2$epenthesis=="yes"| JAB2KO.L2$epenthesis=="no
Langue seconde") ylab("Epenthèses") scale_x_discrete(labels=c()) + scale_colour_grey(start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")+ # pour avoir des tons de gris theme(panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(), # pour supprimer les grilles principales et secondaires legend.position=c(1,1), # pour positionner la légende à un autre emplacement legend.justification=c(1,1), # pour modifier le point de la légende à partir duquel les nouvelles coordonnées sont appliquées legend.background=element_blank(, données: CHICARRE_L2 <-ggplot(JAB2KO, aes(x = L2_1, fill = epenthesis)) + geom_bar(position = "fill", colour="black", size=0.5, width=0.7) #geom_errorbar(aes(ymax=high.ci, ymin=low.ci), width=0.2, size=0.5, color="black") + xlab ,
, Langue seconde") ylab, Epenthèses
Langue seconde") + scale_y_continuous(name="Epenthèses ,