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Bonjour,
J'ai une série chronologique (cinq pas de temps) d'échantillons provenant d'une population des mêmes ~ 60 individus, chaque échantillon étant un sous-ensemble choisi au hasard (c'est-à-dire qui n'est pas complètement aléatoire) sur 60. La taille de l'échantillon varie chaque fois entre 15 et 50, et la mesure que je fais pour chaque individu d'un échantillon est une variable continue allant de 0 à 1.
Étant donné que les tailles d'échantillons sont différentes à chaque fois, ne sont PAS appariées (le même individu peut avoir été mesuré plus d'une fois, mais cela n'est pas suivi), ont des variances inégales et ne sont pas conformes à une distribution normale, j'ai choisi d'utiliser le Kruskal Test de Wallis dans JMP version 9 en tant que test non paramétrique pour vérifier l'existence de différences entre les échantillons. Et il y a des différences (p <0,01).
Autant que je sache, JMP me fournit deux tests post-hoc possibles pour trouver où se situent les différences: "Steel-Dwass All Pairs" et "Dunn All Paris for Joint Ranks".
Selon la documentation JMP, Steel-Dwass All Pairs "exécute le test Steel-Dwass sur chaque paire. Il s’agit de la version non paramétrique de l’ensemble des paires, Tukey HSD ", tandis que Dunn Toutes les paires pour les rangs conjoints" effectue une comparaison de chaque paire, similaire à l’option Toutes les paires Steel-Dwass. La méthode Dunn est différente en ce sens qu’elle calcule des rangs sur toutes les données, pas seulement sur la paire comparée ".
Mes questions sont les suivantes: (1) ai-je eu raison de commencer le test de Kruskal-Wallis? (2) Quelles sont les différences entre les deux tests post-hoc qui me sont présentés et comment dois-je choisir entre eux?
Je vous remercie beaucoup pour votre aide! S'il vous plaît laissez-moi savoir s'il y a toute autre information que je devrais fournir.
PS J'ai joint les résultats de l'exécution des deux tests. Est-ce que je les interprète correctement si les cas avec p <0,05 sont les différences statistiquement significatives? (mon alpha = 0,05)
PSS La question est aussi ici .
