Codage - corrélation de Spearman

[Maël Namèche-Le Dilhuit]

Bonjour,

Si je suis hors sujet sur ce forum, je m'excuse et je supprimerais ce post.
Je souhaite réalisé une corrélation de Spearman sur ce jeu de données appariées :

Code : Tout sélectionner

            arb_code       AC_An    AC.diames
388        CHS 61 - 300     1995    0.8488264
389        CHS 61 - 402     1995    0.4774648
390        CHS 61 - 393     1995    0.4244132
391       CHS 61 - 414     1995    0.4774648
392       CHS 61 - 477     1995    0.5305165
393       CHS 61 - 420     1995    0.5305165
394        CHS 61 - 479     1995    0.4774648
395        CHS 61 - 561     1995    0.5835681
936        CHS 61 - 300     2000    0.5729578
937        CHS 61 - 402     2000    0.3183099
938        CHS 61 - 393     2000    0.3183099
939        CHS 61 - 414     2000    0.2864789
940        CHS 61 - 477     2000    0.3501409
941        CHS 61 - 420     2000    0.3501409
942        CHS 61 - 479     2000    0.4138029
943        CHS 61 - 561     2000    0.2546479
1484    CHS 61 - 300     2004    0.4456338
1485    CHS 61 - 402     2004    0.4695071
1486    CHS 61 - 393     2004    0.3978874
1487    CHS 61 - 414     2004    0.3899296
1488    CHS 61 - 477     2004    0.4376761
1489    CHS 61 - 420     2004    0.4456338
1490    CHS 61 - 479     2004    0.4615493
1491    CHS 61 - 561     2004    0.5092958
2032    CHS 61 - 300     2009    0.3756057
2033    CHS 61 - 402     2009    0.5092958
2034    CHS 61 - 393     2009    0.5156620
2035    CHS 61 - 414     2009    0.4456338
2036    CHS 61 - 477     2009    0.4710986
2037    CHS 61 - 420     2009    0.4201690
2038    CHS 61 - 479     2009    0.4710986
2039    CHS 61 - 561     2009    0.5092958
2580    CHS 61 - 300     2014    0.3501409
2581    CHS 61 - 402     2014    0.6111550
2582    CHS 61 - 393     2014    0.5029296
2583    CHS 61 - 414     2014    0.4520000
2584    CHS 61 - 477     2014    0.4838310
2585    CHS 61 - 420     2014    0.5602254
2586    CHS 61 - 479     2014    0.4647324
2587    CHS 61 - 561     2014    0.3565071
3128    CHS 61 - 300     2017    0.2652582
3129      CHS 61 - 402     2017    0.3076996
3130    CHS 61 - 393     2017    0.4138029
3131    CHS 61 - 414     2017    0.3183099
3132    CHS 61 - 477     2017    0.4456338
3133    CHS 61 - 420     2017    0.2864789
3134    CHS 61 - 479     2017    0.3289202
3135    CHS 61 - 561     2017    0.1909859
3676    CHS 61 - 300     2021    0.2550000
3677    CHS 61 - 402     2021    0.4625000
3678    CHS 61 - 393     2021    0.5025000
3679    CHS 61 - 414     2021    0.4375000
3680    CHS 61 - 477     2021    0.4775000
3681    CHS 61 - 420     2021    0.4500000
3682    CHS 61 - 479     2021    0.4175000
3683    CHS 61 - 561     2021    0.3275000

Je souhaite tester la corrélation possible entre les années et les mesures d'accroissements des arbres (AC.diames) pour voir s'il existe une tendance négative ou positive.
Je suis complètement novice (que ce soit sur R ou en stat) du coup, je me renseigne sur différents sites internet pour coder.

De ce que je comprends, la fonction « cor.test » est utilisé plutôt que « cor() » pour les séries appariées (ce qui est mon cas avec la colonne « arb_code »). Mais est-ce que la fonction repère automatiquement les données appariées ? Je n’ai vu aucun exemple de codage qui spécifie le nom de la colonne (arb_code) dans la fonction. Ensuite, pour la fonction « alternative » je saisi l’idée (d’orienter l’hypothèse alternative) mais sans savoir ce qui est bon de spécifier dans mon cas. Enfin, je ne comprends pas trop la fonction « exact » mais si je ne mets pas « exact = FALSE », je me retrouve avec ce message d’erreur :
Warning message:
In cor.test.default(df$AC_An, df$AC.diames, method = "spearman") :
Cannot compute exact p-value with ties

J’ai réalisé ceci et je ne sais pas si ce codage est exact :

Code : Tout sélectionner

cor.test(df$AC_An,
         df$AC.diames,
         method = "spearman",
         exact = FALSE,
         alternative = "less")


Je serais très heureux si vous avez des réponses à mes questions s'il-vous-plaît.

Bonne journée,
Maël

[Eric Wajnberg]

cor() calcule la corrélation que vous voulez. cor.test() la calcule et teste l'hypothèse que cette corrélation est différente de zéro.

Vous devez lire la documentation, par exemple en utilisant la fonction help().

Impossible de s'en sortir (ou de progresser) avec R sans lire cette documentation.

Cordialement, Eric.

[Maël Namèche-Le Dilhuit]

Merci pour la réponse, et effectivement, ce n'est pas exactement ce que je cherchais. on a pu m'aider et m'orienter vers la conception d'un modèle linéaire à effets mixtes. Etant novice dans l'analyse de données, parfois j'ai du mal à comprendre la documentation mais vous avez raison, il faut que j'essaye de mieux me débrouiller avec.
Bonne journée,
Maël.