Test de Wilcoxon avec R

Table des matières
  1. Comparaison de deux ?chantillons ind?pendants
  2. Comparaison de deux ?chantillons appari?s
Le test de Wilcoxon (ou de Mann-Whitney) est un test non-param?trique de comparaison de moyennes de deux ?chantillons ind?pendants ou appari?s.

Ce test est dit non-param?trique car il ne fait aucune hypoth?se sur la distribution des ?chantillons.


Comparaison de deux ?chantillons ind?pendants



Soient x et y deux ?chantillons ind?pendants ? comparer. La commande ? 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)
 


R?sultat 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 ?chantillons x et y ne sont pas significativement diff?rents.



La fonction wilcox.test() peut ?galement ?tre utilis?e de la mani?re suivante :

Code R :
wilcox.test(y~A) # y est un vecteur num?rique et la variable A indique le groupe




Un outil web pour faire le test de Wilcoxon pour ?chantillons ind?pendants en ligne, sans aucune installation, est disponible ici.



Comparaison de deux ?chantillons appari?s



Soient x et y deux ?chantillons appari?s ? comparer. La commande ? 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)
 



R?sultat 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 ?chantillons x et y sont donc significativement diff?rents


Un outil web pour faire le test de Wilcoxon pour ?chantillons appari?s en ligne, sans aucune installation, est disponible ici.



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Test de Student avec R


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ANOVA : Analyse de variance avec R


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