JMP utilise-t-il la correction de Bonferroni pour l'ANOVA et Krusal-Wallis ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour, j'essaie d'analyser un ensemble de données avec ANOVA et un ensemble de données distinct avec un test de Kruskal-Wallis à l'aide de JMP. Pour mon premier ensemble de données, j'ai utilisé une ANOVA et j'ai suivi avec HSD All-Pairs de Tukey pour des comparaisons post-hoc. Les valeurs p répertoriées dans le rapport Tukey sont-elles des valeurs corrigées significatives ? Ou dois-je appliquer la correction moi-même ? De plus, pour un deuxième test (Kruskal-Wallis), les valeurs p sont-elles comparées à un niveau de signification ajusté, ou dois-je appliquer ma propre correction de Bonferroni ? Merci!
Re : JMP utilise-t-il la correction de Bonferroni pour l'ANOVA et Krusal-Wallis ?Vous êtes les bienvenus!
julien
Re : JMP utilise-t-il la correction de Bonferroni pour l'ANOVA et Krusal-Wallis ?Julien,
Merci beaucoup pour la réponse détaillée! C'est exactement ce que j'espérais apprendre. Très utile!
Re : JMP utilise-t-il la correction de Bonferroni pour l'ANOVA et Krusal-Wallis ?Bonjour Opnightfall1771,
Le test Tukey HSD renvoie des valeurs p qui ont été corrigées pour le nombre de comparaisons indépendantes par paires possibles compte tenu du nombre de niveaux de facteurs. Ainsi, ces valeurs p peuvent être interprétées directement et ne nécessitent aucune correction supplémentaire.
Le test de Kruskal-Wallis que vous avez mentionné est la généralisation du test de Wilcoxon (ou test de Mann-Whitney) à des facteurs de plus de 2 niveaux, cependant si vous effectuez des tests par paires, les analyses ne sont que des tests de Wilcoxon. Les résultats de la sélection (dans Ajuster Y par X) Non paramétrique > Comparaisons multiples non paramétriques > Wilcoxon Chaque paire sont pas corrigé pour plusieurs comparaisons. Il s'agit simplement de la version non paramétrique de l'option "T de chaque étudiant en paire". Vous pouvez utiliser les corrections de Bonferroni avec ces valeurs p, mais cela deviendra rapidement trop conservateur avec de nombreux niveaux de facteurs et vous feriez mieux d'utiliser une analyse plus efficace, telle que Steel-Dwass All Pairs (disponible sous Comparaisons multiples non paramétriques), qui est l'équivalent non paramétrique du Tukey HSD. Les valeurs p renvoyées dans cette analyse sont des valeurs p corrigées, tout comme les valeurs p générées lors de l'exécution d'un Tukey HSD.
J'espère que ça aide!
julien
