Pearson's X2 statistic

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:

---

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:

---

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

Citation:

---

Envoyé par celine333

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

---

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

Code:

---

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