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Corrélations bivariées

Après avoir décrit les variables de votre jeu de données, l’étape suivante consiste à explorer les relations entre ces variables. L’association bivariée à l’aide de la corrélation de Pearson est une façon d’évaluer ces relations.

Dans cet exercice, vous allez utiliser la fonction corr.test() du package psych pour calculer les corrélations de Pearson entre l’âge des ormeaux et leurs quatre mesures de poids, ainsi qu’entre l’âge des ormeaux et les trois mesures dimensionnelles.

Le jeu de données abaloneKeep, ainsi que les packages dplyr et psych, ont été chargés pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>R pour les utilisateurs de SAS</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Calculez les corrélations entre l’âge, le poids total (whole weight), le poids décortiqué (shucked weight), le poids de la coquille (shell weight) et le poids des viscères (viscera weight) avec la fonction psych::corr.test() pour le jeu de données abaloneKeep.
  • Calculez les corrélations entre l’âge, la longueur, le diamètre et la hauteur avec la fonction psych::corr.test().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Get correlations age and weights with corr.test()
___ %>% 
  ___ %>%
  ___

# Get correlations age and dimensions with corr.test()
___ %>% 
  ___ %>%
  ___
Modifier et exécuter le code