Fondamentaux et hypothèses
La série Fondamentaux : vérifiez les hypothèses dont dépend chaque test statistique — normalité (Shapiro-Wilk, Q-Q plot) et homogénéité de la variance — avec rstatix, et…
Biostatistique avec R
Les tests statistiques en R, à la manière moderne — t-test, ANOVA, corrélation, normalité et plus — chaque leçon présente d’abord le flux de travail tidy rstatix, puis l’équivalent en base-R.
Exécutez le bon test statistique en R — et ayez confiance dans le résultat parce que vous pouvez le reproduire. Chaque leçon présente d’abord le flux de travail moderne et tidy rstatix (compatible avec le pipe, prêt pour les graphiques ggpubr), puis montre l’appel base-R équivalent (t.test(), aov(), cor.test()) pour que la syntaxe classique ne soit jamais un mystère. Aucune installation, aucune approximation.
Quel test utiliser ?
- Comparer deux groupes — t-test de Student / Welch / apparié (ou le Wilcoxon non paramétrique).
- Comparer trois groupes ou plus — ANOVA (à un facteur, à deux facteurs, à mesures répétées) ou le Kruskal-Wallis non paramétrique.
- Mesurer une relation — test de corrélation (Pearson / Spearman / Kendall) et matrices de corrélation.
- Vérifier d’abord les hypothèses — normalité (Shapiro-Wilk, Q-Q) et homogénéité des variances.
Séries
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Note
Ce pilier couvre la corrélation (le test de corrélation et la matrice de corrélation), la vérification des hypothèses, la famille ANOVA, les tests à deux groupes, les données catégorielles et l’accord inter-juges. Chaque test renvoie à la manière ggpubr de le tracer et de l’annoter.
🟢 Avec un agent IA
Demandez à Prova « quel test utiliser pour comparer ces groupes, et comment l’exécuter en R ? » — elle répond avec du code rstatix que vous pouvez exécuter sur vos propres données, puis vous aide à lire le résultat. The runtime is the judge. Demander à Prova →
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Citation
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Veuillez citer ce travail comme suit :
“Biostatistique avec R.” n.d. https://www.datanovia.com/learn/biostatistics/.