Discussion :

[ahmed85]

J'essaye ce code R pour faire sortir le nombre de gènes qui ne suivent pas la loi normale pour un échantillon

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#tester la normalité des variables (gènes) en utilisant
#le test de kolmogorov
N <- 7129
n <- 38
R <- vector()
for (i in 1:N) {
  x <- as.matrix(data[i,])
  test<- ks.test( x, rnorm(n))  
  R <- append(R, test$p.value )
  }
sum(R<.05)

et j'ai en retour
> sum(R<.05)
[1] 7129 # càd toute la liste

Je m'attends plutôt à ~3000
Voyez-vous ce qui ne va pas ?
Merci bien

[pitipoisson]

Bonjour et bienvenu sur ce forum,

premièrement, pourquoi

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

x <- as.matrix(data[i,])

Je ne suis pas certain qu'au final ça change grand chose, mais la fonction ks.test prends un vecteur comme premier argument.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

x <- data[i,]

devrait donc suffire.

Ensuite, est-ce que toutes tes variables sont sensées suivre une loi normale centrée-réduite ?
Sinon, tu peux tester

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

test<- ks.test( x, rnorm(n, mean=mean(x), sd=sd(x)))

ou bien encore

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

test<- ks.test( x, "pnorm", mean=mean(x), sd=sd(x))

(tu ne te préoccupes pas du tirage aléatoire, juste des paramètres de la distribution).

[ahmed85]

merci bien pitipoisson, c tout à fait ça, je n'ai pas des données centrée réduite et je me suis pas rendu compte que je dois préciser ça dans la commande R. à+