Test de normalité

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

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

#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)

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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

Bonjour et bienvenu sur ce forum,

premièrement, pourquoi

Code:

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

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

Code:

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x <- data[i,]

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devrait donc suffire.

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

Code:

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

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ou bien encore

Code:

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

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

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+