Ce test post-hoc (ou test de comparaisons multiples) peut être utilisé pour déterminer les différences significatives entre les moyennes de groupes dans une analyse de variance.
Le test de Tukey consiste à comparer chaque paire de moyennes comme si ces deux moyennes pouvaient être la plus grande et la plus petite dans l'ensemble des r moyennes à comparer.
L'ANOVA univariée est généralement utilisée lorsque l'on a une seule variable indépendante, ou facteur, et que l'objectif est de vérifier si des variations, ou des niveaux différents de ce facteur ont un effet mesurable sur une variable dépendante.
Les analyses post hoc sont utiles pour étudier les taux d'erreur, évaluer la signification des hypothèses ou déterminer si elles sont statistiquement significatives.
Lorsque vous avez déterminé qu'il existe des différences parmi les moyennes, les tests de plages post hoc et de comparaisons multiples appariées peuvent déterminer les moyennes qui diffèrent.
Lorsque vous réalisez de multiples tests de significativité statistique sur les mêmes données, l'ajustement de Bonferroni peut être appliqué pour qu'il soit plus "difficile" à ces tests d'être statistiquement significatifs.
L'ANOVA utilise le test F pour déterminer si la variabilité entre les moyens de groupe est plus grande que la variabilité des observations à l'intérieur des groupes. Si ce rapport est suffisamment élevé, vous pouvez conclure que toutes les moyennes ne sont pas égales.
Le test de Dunn est un test statistique utilisé pour effectuer un nombre spécifique de comparaisons entre des groupes de données et déterminer laquelle d'entre elles est significative.
L'ANOVA à 2 facteurs est généralement employée pour analyser les résultats d'une expérimentation dans laquelle des individus, ou des unités expérimentales, ont été exposées, de façon aléatoire (randomisée), à l'une des combinaisons (ou croisement) des modalités des deux variables catégorielles.
ANOVA DE NIVEAU 1 AVEC R (one-way, 1way anova)
Pour utiliser l'anova pour prouver une différence de moyenne, il faut d'abord prouver que les variances des échantillons (2 ou plus autrement dit, mesure sur 2 catégories ou plus) sont équivalentes (avec un test de Bartlett).
Le test de Kruskal-Wallis est un test non paramétrique à utiliser lorsque vous êtes en présence de k échantillons indépendants, afin de déterminer si les échantillons proviennent d'une même population ou si au moins un échantillon provient d'une population différente des autres.
Interpréter les résultats d'un test F de Fisher pour comparer la variance de deux échantillons. Les résultats qui apparaissent dans une nouvelle feuille montre qu'il faut rejeter l'hypothèse H0 car la p-value est de 0,009 qui est inférieure à la limite de 0,05.
La première étape consiste à formuler l'hypothèse nulle d'indépendance entre ces deux variables qualitatives. Si ces deux variables sont indépendantes, on peut alors calculer la probabilité de chaque modalité A1, A2... La probabilité de présenter A1 et B1 est alors égale à P(A1) × P(B1).
Pour identifier si le résultat d'un test est statistiquement significatif, on compare souvent le niveau de signification alpha et la valeur-p. Les définitions sont données dans les sections suivantes. Nous pouvons également comparer la valeur critique avec la statistique du test.
Pour calculer la statistique de Wilcoxon Ws mesurant la différence de position entre le premier échantillon E1, et l'échantillon E2 auquel on soustrait D, on regroupe les valeurs obtenues pour les deux échantillons, puis on les ordonne. La statistique Ws est la somme des rangs de l'un des échantillons.
L'eta-carré, basé sur la statistique H, peut être utilisé comme mesure de la taille de l'effet du test Kruskal-Wallis. Il se calcule comme suit : eta2[H] = (H - k + 1)/(n - k) ; où H est la valeur obtenue dans le test de Kruskal-Wallis ; k est le nombre de groupes ; n est le nombre total d'observations (M. T.
Il existe principalement deux types d'ANOVA : à un facteur et à deux facteurs. Les deux tests ANOVA diffèrent l'un de l'autre par le nombre de variables indépendantes. L'ANOVA à un facteur implique qu'il n'y a qu'une variable indépendante.
Le principe de l'ANOVA sur mesures répétées est simple, on va effectuer T ANOVA classique sur chaque répétition t1,…, tT et ensuite on va tester la sphéricité de la matrice de covariance entre les répétitions en utilisant le test de Mauchly et les epsilons de Greenhouse-Geisser et Huynt-Feldt.
Ce test post-hoc (ou test de comparaisons multiples) peut être utilisé pour déterminer les différences significatives entre les moyennes des groupes dans une analyse de variance.
Les tests de Mann-Whitney servent à vérifier que deux échantillons d'une population ont une position équivalente. Les observations des deux groupes sont combinées et ordonnées, et il leur est attribué un rang moyen en cas d'ex aequo.
Il se calcule comme suit : W = X2/N(K-1) ; où W est la valeur W de Kendall ; X2 est la valeur statistique du test de Friedman ; N est la taille de l'échantillon.
Les tests d'adéquation font partie des pratiques qu'ont les statisticiens pour prendre une décision concernant l'hypothèse de l'utilisation d'une distribution paramétrique pour un échantillon.
Un test de l'égalité des variances permet de vérifier l'égalité des variances entre des populations ou des niveaux de facteurs.
- on planifie (on prévoie) les comparaisons qui vont être faites, - on compte le nombre (k) de tests qui vont être faits (le plus souvent, il s'agit de comparaisons), - on se demande si les résultats des tests vont être indépendants ou s'ils vont dépendre les uns des autres.
Or selon la théorie il faut faire un test de Fisher lorsque la présence de racine unitaire n'est pas rejetée (p. value > 5%). Dans le cas contraire, le test convenable est en principe celui de student pour tester uniquement la significativité de la tendance ou de la constante.