Spearman logicel R
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Spearman logicel R
Pour Spearman
- calcul les vecteur :
V1=rank(matrice[,1])
V2= rank(matrice[,1])
- calculer le D: D=(V1-V2)
-mettre au carré et ensuite la somme du carré -> sum=sum(D^2)
-calcule de la formule :
1-((6*sum)/(lenght(V1)*((lenght(V1)^2-1)))
On peut la rénommer "corsp"
- Faire la correlation de ce que l'on veut
- Utiliser fonction "cor" pour vérifié avec la méthode spearman
cor(matrice[,1],matrice[,2],method="spearman") /!\ si aucune précision = pearson
-cor.test(V1,V2) = toute les info nécessaire on peut ajouter spearman sinon automatique = pearson
- p-value
qd sup au seuil = on ne rejette pas l'hypo nulle et on ne peut rien conclure
qs inferieur au seul = on rejette l'hypo nulle en faveur de l'hypo alternative et le test est significative.
- calcul les vecteur :
V1=rank(matrice[,1])
V2= rank(matrice[,1])
- calculer le D: D=(V1-V2)
-mettre au carré et ensuite la somme du carré -> sum=sum(D^2)
-calcule de la formule :
1-((6*sum)/(lenght(V1)*((lenght(V1)^2-1)))
On peut la rénommer "corsp"
- Faire la correlation de ce que l'on veut
- Utiliser fonction "cor" pour vérifié avec la méthode spearman
cor(matrice[,1],matrice[,2],method="spearman") /!\ si aucune précision = pearson
-cor.test(V1,V2) = toute les info nécessaire on peut ajouter spearman sinon automatique = pearson
- p-value
qd sup au seuil = on ne rejette pas l'hypo nulle et on ne peut rien conclure
qs inferieur au seul = on rejette l'hypo nulle en faveur de l'hypo alternative et le test est significative.
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