Discussion :

[Cracramon]

Bonjour à tous et à toutes,
je cherche à déterminer les corrélations de spearman entre deux variables, pour cela j'utilise cor(x,y,method=spearman) cependant, lorsque j'utilise cette fonction j'obtiens le résultat NA.
je ne comprends pas parce que je l'ai déjà utilisée pour deux autres variables (sous forme de vecteur) et j'obtiens là un résultat.
Mes deux vecteurs ont la même longueur (350) vu que je viens de les plotter.

Pouvez-vous m'aider ?
Merci !

[Emmanuel R]

Bonjour,

Il y a probablement des NA dans tes données.
A voir ce code exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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x <- c(1,2,3,NA,5,NA)
y <- c(1,NA,3,4,5,NA)
cor(x,y,method="spearman")
 
[1] NA

Les NA doivent être gérées en amont, c'est un travail important de la préparation des données.
A toi de choisir ce que tu en fais derrière. Suppression des observations si elles ne sont pas pertinentes, au prix d'inclure un biais dans l'analyse ? Imputer selon un modèle de régression fait à la volée (à partir des valeurs non NA de l'autre variable) ?

C'est important de se renseigner sur cette partie, ça jouera forcément sur la qualité de ton analyse.



Pour te permettre d'appréhender le sujet, voici une fonction que j'utilise de mon côté pour visualiser les NA, s'appuyant sur le package VIM :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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install.packages("VIM")
library(VIM)
 
#### Visualisation des valeurs manquantes ####
 
vizualizeNA <- function(dta){
  aggr(dta, bars = F  # Barres à droite masquées
       , numbers=T # Afficher nombre de NA
       , prop = F # Afficher en nombre et pas en %
       , combined = T  # Afficher en un seul graphique
  ) 
}
 
ana <- data.frame(x=x, y=y)
 
vizualizeNA(ana)

La fonction te renvoie un graphique avec les variables en colonnes, et le nombre d'observations par cas.
Tu peux donc y lire :

• 3 observations n'ont pas de NA pour x et y
• 1 observation a une NA pour x, pas pour y
• 1 observation a une NA pour y, pas pour x
• 1 observation a des NA pour x et y

Bon courage

Emmanuel

[Cracramon]

Bonjour Emmanuel,
Tout d'abord merci pour ta réponse ! Cependant je ne pense pas avoir de NA dans mes valeurs, du coup je ne comprends toujours pas.

cor(agebionontumor,agechrononontumor, method="pearson") me renvoie NA

alors que mes vecteurs, agebionontumor et agechrononontumor ont bien la même taille et ne contiennent pas de NA :



Merci d'avance

[Cracramon]

Je me suis dit que p-e les types des données n'étaient pas les mêmes, visiblement ce n'est pas le cas non plus.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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typeof(agechronotumor)
# [1] "double"
typeof(agechrononontumor)
# [1] "double"
typeof(agechrononontumor[1])
# [1] "double"
typeof(agebionontumor[1])
# [1] "double"
 
cor(agebionontumor[1],agechrononontumor[1], method="pearson")
# [1] NA

Je ne comprends pas pourquoi là non plus ça ne marche pas, mais visiblement ce n'est pas un problème de valeurs manquantes du coup...

[Emmanuel R]

Hello,

Pour le coup avec ta dernière ligne, c'est normal que tu aies un NA, car tu calcules la corrélation entre deux chiffres (et non deux vecteurs). C'est à dire pour une seule observation. Il n'y a donc pas de corrélation

En effet tu n'as pas l'air d'avoir de NA selon tes PJ.

Tu utilisais bien la fonction ainsi, sans les [1] ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

cor(agebionontumor, agechrononontumor, method="spearman")

Si oui, par acquis de conscience, peux-tu rajouter le paramètre qui permet de ne prendre que les observations complètes ? Tu as toujours NA ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

cor(agebionontumor, agechrononontumor, method="spearman", use = "complete.obs")

[Cracramon]

Rebonjour Emmanuel & merci encore pour ta disponibilité !
Les noms de variable ont un peu changé, j'ai remodelé mon script pour plus de clarté mais ce sont bien les mêmes objets !

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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cor(df_nontumor$RNAAGE,df_nontumor$CHRONOAGE,method="spearman")
# [1] NA
cor(df_nontumor$RNAAGE,df_nontumor$CHRONOAGE,method="spearman",use = "complete.obs")
# [1] 0.3433414

Du coup ça marche, mais je ne comprends pas d'où vient l'erreur à la base. Surtout que je fais d'autres corrélations :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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cor(df_tumor$RNAAGE,df_tumor$CHRONOAGE,method="spearman")
# [1] 0.7786244
cor(df_tumor$RNAAGE,df_nontumorpartiel$RNAAGE,method="spearman")
# [1] 0.2982473

pour des variables qui sont obtenues à partir des mêmes fichiers et de manière identiques et où il n'y a pas de problème !

Merci encore

[Emmanuel R]

Oups, je viens de voir un truc qui m'avait échappé à la première lecture.
Regarde la 3e ligne de ta seconde PJ.
Tu as bien un NA vers le milieu

D'où l'importance du script pour visualiser les NA que je t'ai donné dans mon premier message, ça permet de ne pas se fier à l’œil.

Content que tu puisses avancer en tout cas. Bonne journée

[Cracramon]

Ah bah oui....... effectivement.

Merci beaucoup Emmanuel, je te dois une fière chandelle