conversion variable qualitative en variable quantitative

Bonjour je souhaiterai convertir ma variable genre coraux en variable quantitative afin d'étudier s'il existe un lien entre la taille et le genre de coraux.
voici mon tableau de donnée :
Sites Mois Transect Taille Comportement Genre_coraux
1 Turtle_point Fevrier 1 30 mange Galaxea
2 Turtle_point Fevrier 1 45 cache roche
3 Turtle_point Fevrier 2 32 repos roche
4 Turtle_point Fevrier 2 35 repos roche
5 Turtle_point Fevrier 2 45 repos roche
6 Turtle_point Fevrier 3 40 repos roche
7 Turtle_point Fevrier 3 42 mange porites
8 Turtle_point Mars 1 70 cache acropora
9 Turtle_point Mars 2 80 cache porites
10 Turtle_point Mars 2 60 mange galaxea
11 Turtle_point Mars 3 50 repos roche



voici mon script
aa<-subset(data,Sites=="Turtle_point")
aa


aa$Genre_coraux=as.character(aa$Genre_coraux)
aa$Genre_coraux
aa$Genre_coraux=gsub("","",aa$Genre_coraux)
aa$Genre_coraux=as.numeric(aa$Genre_coraux)
aa$Genre_coraux
et j'ai toujours ce message d'erreur que je n'arrive pas à résoudre
Warning message:
NAs introduced by coercion
> aa$Genre_coraux
[1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
[21] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

Je ne comprends donc pas pourquoi il m'introduit des NA...

je vous remercie d'avance .
Marine

Comment justifies-tu ta démarche d'un point de vue statistique ? Il me semble d'après ton exemple, qu'utiliser des tests sur des variables quantitatives n'a pas de sens. Le facteur 'genre coraux' n'étant pas une variable ordinale mais simplement une étiquette, il n'y pas non plus de notion de rang sur ce facteur.

Bonjour,
Je pense que pour étudier un éventuel lien entre un variable quantitative et un qualitative il est préférable d'utiliser une méthode tel que l'anova. Cette technique est faite pour ça ! Voici un petit lien expliquant je trouve bien le concept !

https://www.youtube.com/watch?v=lITNHx2z5FE


Je pense que pour convertir ta variable le problème viens du fait que tu convertisses un vecteur de "character" et non un "factor", je pense que tu devrais transformer Genre_coraux vers un facteur avant de tenter la conversion.

Pour illustrer ce que je dis voici un exemple :
La première ligne renvoie des NA et la deuxième 1 et 2

Code:


as.numeric(c('a','b'))
as.numeric(factor(c('a','b')))


Tu veux recoder ta variable genre en quantitatif ? réfléchis 2 secondes:

J'ai un groupe de 100 personne, j'ai relevé la couleur de leurs yeux
Je recode la variable couleur des yeux bleu/vert/marron en 1/2/3
Je dis au logiciel: cette variable est quantitative.
Maintenant je vais faire des trucs avec ma variable couleur des yeux quantitative.
Tiens, je vais calculer la moyenne.

Ca veut dire quoi la moyenne de la couleur des yeux de 100 personnes ? Et si j'avais recodé en 4/5/6, j'aurais une moyenne 2 fois plus élevée. Pourquoi ?

On peut recoder numeriquement des variables nominales (catégorielles) mais on ne doit jamais les considérer comme des quantitatives.

1) La suggestion de falques concernant l'Anova est certainement la bonne. Si je n'en ai pas parlé c'est que je pense que c'est à toi de trouver la solution ou de la chercher avant qu'on te donne le solution. Enfin, c'est mon approche, préférer que la personne qui pose la question cherche, et parfois se perde, et pose des questions sur sa stratégie avant qu'on lui donne la solution toute cuite. A mon avis, cela permet de mieux comprendre pourquoi faire cela.
2) c@ssoulet a parfaitement raison. La transformation en numérique d'un facteur non ordonné est totalement arbitraire et donc non pertinente. Voir le script suivant :

Code:

f <- sample( letters)
ff <- factor( f)
ff
as.numeric( ff)
fr <- relevel( ff, f[1])
fr
as.numeric( fr)