Test de Wilcoxon avec R
Table des matières
Ce test est dit non-paramétrique car il ne fait aucune hypothèse sur la distribution des échantillons.
<h2 class="formatter-title wiki-paragraph-2" id="paragraph-comparaison-de-deux-echantillons-independants">Comparaison de deux échantillons indépendants </h2>
Soient x et y deux échantillons indépendants à comparer. La commande à utiliser est la suivante :
Code R :
x <- c(0.80, 0.83, 1.89, 1.04, 1.45, 1.38, 1.91, 1.64, 0.73, 1.46) y <- c(1.15, 0.88, 0.90, 0.74, 1.21) wilcox.test(x, y)
Résultat de la commande :
Wilcoxon rank sum test
data: x and y
W = 35, p-value = 0.2544
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
p=0.25. Les deux échantillons x et y ne sont pas significativement différents.
La fonction wilcox.test() peut également être utilisée de la manière suivante :
Code R :
wilcox.test(y~A) # y est un vecteur numérique et la variable A indique le groupe
Un outil web pour faire le test de Wilcoxon pour échantillons indépendants en ligne, sans aucune installation, est disponible ici.
<h2 class="formatter-title wiki-paragraph-2" id="paragraph-comparaison-de-deux-echantillons-apparies">Comparaison de deux échantillons appariés </h2>
Soient x et y deux échantillons appariés à comparer. La commande à utiliser est la suivante :
Code R :
x <- c(1.83, 0.50, 1.62, 2.48, 1.68, 1.88, 1.55, 3.06, 1.30) y <- c(0.878, 0.647, 0.598, 2.05, 1.06, 1.29, 1.06, 3.14, 1.29) wilcox.test(x, y, paired = TRUE)
Résultat de la commande :
Wilcoxon signed rank test
data: x and y
V = 40, p-value = 0.03906
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
p = 0.039. Les deux échantillons x et y sont donc significativement différents
Un outil web pour faire le test de Wilcoxon pour échantillons appariés en ligne, sans aucune installation, est disponible ici.
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