Tests statistiques avec R

Catalogue en cours de construction

chisq.test() - Test de Khi-deux

prop.test() - Z-test ou test de l’écart réduit entre proportions

smokers  <- c( 83, 90, 129, 70 )

patients <- c( 86, 93, 136, 82 )

prop.test(smokers, patients) # la p-value est faible, on fait donc l'hypothèse qu'une proportion au moins diffère de la population. Ces proportions ne sont pas à considérer comme venant de la même population.

shapiro.test() - Test de Shapiro-Wilk - vérifier si des données sont réparties selon la loi normale

data(iris)

View(iris)

colnames(iris)

b<-apply(iris[,c("Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width")],2,shapiro.test)

b

do.call(     rbind     ,     lapply(b,function(v){v$p.value})      )

# On voit ainsi que le paramètre Sepal.Width est le seul à suivre la loi normale (p-value > 0.05)