R intégre e natif tout ce qu’il faut pour réaliser un test de khi2 vous pouvez utilser la fonction chisq.testPrenons un cas courant de comparaison de deux variables qualitative : on veut savoir s’il existe une différence d’incidence dans un groupe donnée entre les hommes et le femmes pour une maladie donnée. 50 hommes dont 15 malades70 femmes dont 20 malades mat<-matrix(c(15,35,20,50), 2, 2, byrow=TRUE) chisq.test(mat) dans le cas présent on a une p.value de 0,97, on ne peut donc vraiment pas rejeter l’hypothese d’equivalence entre les hommes et les femmes.Read More →

Pour comparer 2 moyennes, vous pouvez utiliser le test de student. On se place dans le cas où l’on a deux séries de valeurs dont on veut comparer la moyenne.Les conditions pour utiliser ce test sont en pratique très peu contraignantes et il n’est pas vraiment nécessaire de s’embêter avec la normalités des données car : le test de student est très robuste à la non normalité des données dès que l’on a plus de 30 individus (n peut même descendre à 15), on a toujours quelque chose qui suit (plus ou moins) une loi normale les tests de normalité sont très très peu puissantsRead More →

Le test de Kolmogorov-Smirnov est un test d’hypothèse utilisé pour décider si un échantillon suit une loi de probabilité donnée ou si deux échantillons suivent la même loi. Sous R on peut réaliser ce test avec la fonction ks.test() #on crée des échantillonsa<-rnorm(100,mean=0,sd=1)b<-rgamma(100,shape=1,rate=0.8)c<-rnorm(50,mean=0,sd=1)#a et b proviennent-ils de la même loi?ks.test(a,b)#p=7.5e-11 on rejette l’hypothèse nulle#a et c?ks.test(a,c)#p=0.35 on accepte l’hypothèse nulle#a provient-il d’une loi gamma avec 3 comme paramètre de forme et 2 pour le taux?ks.test(a, »pgamma »,3,2)#p value très faible on rejette l’hypothèse#a provient-il d’une loi normale?ks.test(a, »pnorm »)#p=0.13 on accepte l’hypothèse Comme pour tous les tests, faites bien attention à ce que veut réellement dire ce test, prenezRead More →

Le test de Shapiro-Wilk teste l’hypothèse nulle selon laquelle l’échantillon est issu d’une population normalement distribuée. Si la p-value est inférieure au niveau alpha fixé (souvent 0.05) alors on rejette l’hypothèse nulle et on en conclut que l’échantillon est issu d’une population qui n’est pas normalement distribuée. Voici un exemple avec R : #on simule des échantillons#d issu d’une loi normaled<-rnorm(100, mean = 5, sd = 3)#e issu d’une loi uniformee<-runif(100, min = 2, max = 4)# on réalise un test de shapiroshapiro.test(d)qqnorm(d) #p=0.35 on ne rejette pas l’hypothèse et on vérifie avec un QQplotshapiro.test(e)qqnorm(e) # p=0.00036 on rejette l’hypothèse et on vérifie avec unRead More →