# 1. Importer les données

```{r}
don <- read.table("https://r-stat-sc-donnees.github.io/poulpe.csv",header=TRUE,sep=";")
summary(don)
```

# 2. Comparer graphiquement les deux sous-populations

```{r,fig.width=4,fig.height=4}
boxplot(Poids ~ Sexe, ylab="Poids", xlab="Sexe", data=don)
```

```{r,fig.width=4,fig.height=4,message=FALSE,warning=FALSE}
require(ggplot2)
ggplot(don)+aes(x=Sexe,y=Poids)+geom_boxplot()
```

# 3. Estimer les statistiques de base dans chaque groupe

```{r}
aggregate(don$Poids,by=list(don$Sexe),FUN=summary)
```

```{r}
tapply(don$Poids,don$Sexe,sd,na.rm=TRUE)
```
 
# 4. Tester la normalité des données

```{r}
select.males <- don[,"Sexe"]=="Male"
shapiro.test(don[select.males,"Poids"])
```

# 5. Tester l’égalité des variances

```{r}
var.test(Poids ~ Sexe,conf.level=.95,data=don)
```

# 6. Tester l’égalité des moyennes
```{r}
t.test(Poids~Sexe, alternative="two.sided", conf.level=.95,
       var.equal=FALSE, data=don)
```

```{r}
t.test(Poids~Sexe, alternative="greater", conf.level=.95,
       var.equal=FALSE, data=don)
```


# Pour aller plus loin

```{r}
power.t.test(delta = 1, sd = 3, sig.level = 0.05, power = 0.8)
```

```{r}
power.t.test(n = 100, delta = 1, sd = 3, sig.level = 0.05)
```

