Discussion :

[celine333]

Bonjour!

Dans un problème que je dois résoudre, on prend l'exemple d'une étude qui se demande si le mode de régénération de certaines plantes (par graine ou végétatif) est indépendant ou pas du mode de dispersion (fourmis ou vertébrés). Le cas que je dois résoudre me donne une table et me demande de calculer le X2 selon pearson.
Voici ce que j'ai fait:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
> mat<-matrix(nrow=2,ncol=2)
> mat
     [,1] [,2]
[1,]   NA   NA
[2,]   NA   NA
> 
> mat<-matrix(data=c(25,6,36,21), nrow=2,ncol=2,byrow=T)
> mat
     Fourmis Vertébrés
Graines   25    6
Végétatif   36   21
> #Ceci est la matrice donnée dans mon cas.
>
> xmat<-matrix(data=c(15.5,15.5,28.5,28.5), nrow=2,ncol=2,byrow=T)
>#Ceci serait les données attendues selon H0
> 
> ymat<-mat-xmat #Ceci serait la différence entre observé-attendu
> zmat<-ymat*ymat#Je mets les valeurs au carré
> Rmat<-zmat/xmat# Je divise par les valeurs attendues
> sum(Rmat)# J'additionne toutes les cellule pour avoir l'indicateur du khi-carré
[1] 15.59253 #Réponse

Est-ce que ceci vous semble juste? Parce que j'avais commencé par simplement utiliser la fonction chisq.test(mat), et pensais prendre tout bonnement la valeur X2 donnée. Ayant un doute, j'ai essayé de faire d'une autre manière, celle présentée ici, mais je n'obtiens pas la même valeur de X2 que celle avec chisq.test.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
> chisq.test(mat)
 
	Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity
	correction
 
data:  mat
X-squared = 2.1235, df = 1, p-value = 0.1451

Je crois qu'il y a quelque chose que je n'ai pas compris... Si quelqu'un peut m'aider ça serait super!

Salutations

[juliatheric]

[...] Est-ce que ceci vous semble juste?

Non, il y a des erreurs dans vos calculs. Voici une reprise :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
données <- matrix(data = c(25, 6, 36, 21), nrow = 2, ncol = 2, byrow = TRUE)
dimnames(données) <- list(regénération = c("Graines", "Végétatif"), dispersion = c("Fourmis", "Vertébrés"))
print(données)
 
totauxCol <- colSums(données)
totauxLig <- rowSums(données)
effectif <- sum(totauxLig)
print(totauxCol)
print(totauxLig)
print(addmargins(données))
 
espérances <- sapply(totauxCol, function(x) (x * totauxLig) / effectif)
chiDeux <- sum(((données - espérances) ** 2) / espérances)
print(chiDeux)
 
direct <- chisq.test(données, simulate.p.value = TRUE)
print(direct$statistic)

> print(données)
            dispersion
regénération Fourmis Vertébrés
   Graines        25         6
   Végétatif      36        21

> print(chiDeux)
[1] 2.887151

> print(direct$statistic)
X-squared 
 2.887151