Je dispose d'un jeu de données qui regroupe les ratios sélénium/mercure dans l'eau et sélénium/mercure dans le muscle chez les poisson-chats. Je voudrais tester la corrélation entre ces deux variables. Mes données étant loin d'être normalement distribuées, j'ai utilisé un test de corrélation de spearman. J'ai un message d'avertissement par rapport aux ex-aequo.
Ma question est : quelle correction dois-je apporter pour tenir compte des ex-aequo?
Merci d'avance,
Code : Tout sélectionner
cor.test(data$Ratiowater,data$RatioSe78upt,method="spearman")
Spearman's rank correlation rho
data: data$Eau and data$Muscle
S = 19196.17, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.8366005
Warning message:
In cor.test.default(data$Eau, data$Muscle, method = "spearman") :
Impossible de calculer les p-values exactes avec des ex-aequos#############Jeu de données#####################
Eau Muscle
0,46 0,00
0,04 0,01
0,04 0,00
0,04 0,00
0,04 0,00
0,04 0,00
18,48 0,15
18,48 0,12
18,48 0,22
18,48 0,12
18,48 0,16
0,56 0,00
0,56 0,00
0,56 0,30
0,56 0,23
0,56 0,00
0,02 0,00
0,02 0,00
0,02 0,00
0,02 0,00
4,15 0,06
4,15 0,05
4,15 0,01
4,15 0,01
4,15 0,02
7,91 0,03
7,91 0,04
7,91 0,02
7,91 0,13
7,91 0,05
0,02 0,00
0,02 0,00
0,02 0,01
0,02 0,00
0,02 0,00
9,33 0,06
9,33 0,14
9,33 0,01
9,33 0,05
9,33 0,10
0,04 0,00
0,04 0,00
0,04 0,00
0,04 0,00
0,04 0,00
0,46 0,02
0,46 1,61
0,46 0,00
0,46 0,00
122,06 2,95
122,06 1,45
122,06 2,10
122,06 1,03
122,06 2,97
16,23 0,15
16,23 0,10
16,23 0,26
16,23 0,12
16,23 0,18
98,70 0,00
98,70 1,63
98,70 0,13
98,70 1,59
98,70 0,14
213,20 0,36
213,20 0,98
213,20 0,56
213,20 0,99
213,20 2,07
10,95 0,06
10,95 0,06
10,95 0,04
10,95 0,05
10,95 0,05
4,36 0,01
4,36 0,00
4,36 0,03
4,36 0,05
4,36 0,01
217,46 2,17
217,46 0,93
217,46 3,33
217,46 1,31
217,46 5,05
8,79 0,03
8,79 0,03
8,79 0,03
8,79 0,09
8,79 0,02