# SCEANCE TD3 - TESTS NON PARAMETRIQUES
# Comparaison des rangs de deux groupes
# Test de Wilcoxon

AMERICAIN<-c(8.5,9.48,8.65,8.16,8.83,7.76,8.63)
CAUCASIEN<-c(8.27,8.2,8.25,8.14,9.0,8.1,7.2)

?wilcox.test

wilcox.test(AMERICAIN,CAUCASIEN)



# Comparaison des rangs de plus de deux groupes
# Test de Kruskall-Wallis

ASIATIQUE<-c(10.2,9.6,8.99,12.7,13,9.8)
?kruskal.test

kruskal.test(list(AMERICAIN,CAUCASIEN,ASIATIQUE))

# Test de corrélation sur les rangs
# Corrélation de Spearman

tableS<-read.table("TableS.txt",header=T)
tableS
cor.test(tableS$Conformisme,tableS$Autoritarisme,method="spearman")
?cor.test

#Alternative
result<-cor.test(tableS$Conformisme,tableS$Autoritarisme,method="spearman")
ls(result)
result$estimate


#TEST DU KHI-DEUX
tableT<-read.table("Tabac.txt",header=T)
tableT
#Etape 1 : sélectionner les fumeurs
fumeur<-tableT$tabac>0
fumeur

# Etape 2 : créer la table à analyser
table(fumeur,tableT$probleme_pulmonaire)

# Etape 3 : Réaliser le test du Khi2 pour déterminer s'il existe un lien entre les deux variables
test<-chisq.test(tableT$probleme_pulmonaire,fumeur)
ls(test)
tableT
?chisq.test

test$expected
test$observed

# Etape 4 : Vérifier qu'une autre variable n'explique pas les problèmes pulmonaires
chisq.test(tableT$probleme_pulmonaire,tableT$sexe)

# Autres fonctions à voir
?read.csv2
?rank()
rank(tableT$tabac)