problème ANOVA sous R
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problème ANOVA sous R



  1. #1
    holaquimica

    Question problème ANOVA sous R


    ------

    Bonjour à tous,

    Je suis novice en matière d'analyse statistiques et après avoir pris des cours, je me retrouve bêtement coincée.
    J'aimerais réaliser un "one-way ANOVA" mais j'obtiens le message d'erreur suivant :


    l<-aov(gc~sp)
    Erreur dans storage.mode(y) <- "double" :
    la modification du mode de stockage d'un objet 'factor' n'est pas autorisée
    De plus : Message d'avis :
    In model.response(mf, "numeric") :
    l'utilisation de type="numeric" avec une réponse de type facteur sera ignorée

    Savez-vous à quoi cela correspond et comment y remédier ?

    Merci d'avance

    -----

  2. #2
    invite986312212
    Invité

    Re : problème ANOVA sous R

    c'est parce que ton vecteur gc est un facteur, alors que la fonction aov attend un vecteur numérique (double). Essaie de comprendre pourquoi c'est un facteur, ça peut être parce que réellement c'est une variable qualitative, auquel cas il ne faut pas faire un anova, ou bien parce que tu ne l'as pas lu avec la bonne commande, etc.

  3. #3
    holaquimica

    Re : problème ANOVA sous R

    Effectivement, mon vecteur gc est un facteur. Il n'est donc pas possible de conduire une ANOVA?

    J'ai trouvé ici l'exemple d'une ANOVA où les facteurs sont différents groupes et différentes valeurs leur correspondant. C'est ce que j'essaye de réaliser avec mon jeu de données.
    N'y a t'il pas une manipulation à réaliser pour indiquer que 'gc' n'est pas en mode numérique mais plutôt en caractère ?

  4. #4
    holaquimica

    Re : problème ANOVA sous R

    J'ai oublié d'inclure le lien de l'exemple d'ANOVA que j'ai trouvé :

    http://www.pallier.org/ressources/st...ats_with_R.pdf

    ça commence à la page 2

  5. A voir en vidéo sur Futura
  6. #5
    invite986312212
    Invité

    Re : problème ANOVA sous R

    dans une anova la réponse (gc) doit être numérique. Si c'est une variable qualitative, tu doit utiliser un autre modèle statistique. Tu peux faire du modèle log-linéaire par exemple. Tu peux aussi tester l'association entre tes deux facteurs par un simple test du Chi2.

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