Test de Friedman sur JMP ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Chers tous,
Je suis assez nouveau dans l'utilisation du JMP logiciel, et autant que je sache, il n'y a aucune fonction dans le programme pour utiliser le Test de Friedman ? J'ai une distribution non normale de mes différents ensembles de valeurs (plus de trois groupes) et j'opte pour une test non paramétrique . Autrement dit, j'avais envie de tester un type de test bidirectionnel (comme ANOVA). Test de Wilcoxon est insuffisant puisqu’il s’agit d’un test à sens unique.
Est-ce que quelqu'un sait comment je vais résoudre ce problème ? Existe-t-il un autre test à effectuer à la place du test de Friedman ?
Cordialement,
Re : Test de Friedman sur JMP ?Oui, une limitation du test de Friedman et du test ANY avec blocage est que la variable bloquante n'interagit pas avec le facteur.
Pour développer cela, supposons que vous disposiez de 10 blocs et de 3 traitements. Avec l'approche Friedman, vous calculez les classements dans chaque bloc. Les rangs dans chaque bloc totaliseront toujours 6. Par conséquent, lorsque vous effectuerez les tests, il n’y aura aucune différence entre les blocs (les sommes des carrés seront égales à 0 pour l’effet de bloc).
Si vous avez mis en place une interaction (que vous pouvez essayer dans JMP, il vous suffit d'utiliser Ajuster le modèle au lieu d'Ajuster Y par X), vous auriez 9 DF pour les blocs, 2 DF pour le traitement et 18 DF pour le interaction. Il vous reste 0 DF pour erreur. Vous disposez d'un modèle saturé et aucun test ne serait disponible.
Re : Test de Friedman sur JMP ?Je me rends compte qu'il s'agit d'une vieille discussion, mais je l'ai trouvée très utile. J'ai réussi à le mettre en œuvre mais j'ai la question suivante :
Pour évaluer l'impact des deux variables sur la variable de résultat, je suppose qu'il faut tester chacune séparément, en utilisant les classements créés en utilisant les deux, mais en les alternant entre les rôles bloquants et dépendants. Mais comment déterminer l’interaction entre ces deux variables ? Heureusement, j'ai pu transformer mes données avec succès et effectuer une ANOVA bidirectionnelle à l'aide de la plateforme Fit Model. Est-ce une limite du test de Friedman ?
Re : Test de Friedman sur JMP ?Salut Maria,
Vous voulez dire utiliser Fit Model pour les classements afin d'effectuer l'analyse RM. Cependant, dans les derniers articles, j'ai vu utiliser Fit Y by X pour calculer les blocs. Peut-être que je dois d'abord le faire, puis accéder au modèle Fit. Si je comprends bien, RM ne peut être évalué que dans le modèle d'ajustement.
Merci.
Re : Test de Friedman sur JMP ?Une fois que vous avez les classements, vous effectuez essentiellement des mesures répétées sur les classements - vous transformez donc les données et effectuez l'analyse RM sur les classements. C'est essentiellement ce que fait un test de Friedmans sous le capot
Re : Test de Friedman sur JMP ?Salut Maria,
Merci pour votre réponse et votre lien. J'ai jeté un œil à ces articles, mais si j'ai compris, ce problème ne faisait pas référence à une conception à mesures répétées, n'est-ce pas ?
Lorsque nous sommes confrontés à une conception à mesures répétées, en général, les procédures de statistiques changent en raison de la particularité de cette conception.
Jeff ( @Jeff_Perkinson ), avez-vous une suggestion pour résoudre ce problème, s'il vous plaît ?
Merci beaucoup.
Re : Test de Friedman sur JMP ?J'ai posé la même question et le support JMP a répondu ceci, ce qui fonctionne
JMP intègre de nombreux tests non paramétriques. Le test de Friedman n'est pas directement disponible dans JMP, mais vous pouvez transformer vos données en rangs dans JMP pour créer ce test comme une simple ANOVA bidirectionnelle sur les rangs (en utilisant le facteur de blocage et votre autre facteur comme deux facteurs additifs). Il y a un blog à ce sujet (et expliquant, à la fin, pourquoi vous ne voudriez peut-être pas le test de Friedman dans certains cas) ici : https://community.jmp.com/t5/Discussions/Friedman-test-on-JMP/td-p/5974 .
C'est un problème si vous avez des liens, ce qui peut expliquer pourquoi vos données ne sont pas normales en premier lieu. Les gens oublient souvent que même si les tests non paramétriques ne supposent pas que les données sont normales, ces tests comportent néanmoins des hypothèses. J'espère que cela a aidé
Re : Test de Friedman sur JMP ?Salut,
Comment puis-je exécuter ce test de Friedman pour une conception à mesures répétées, s'il vous plaît ?
Faites-moi savoir les étapes à suivre.
Merci.
Re : Test de Friedman sur JMP ?Cela a été très utile, mais lorsque j'ai choisi de sauvegarder les classements, je n'ai qu'environ la moitié de mes données qui ont un classement.
Re : Test de Friedman sur JMP ?Salut,
J'ai bien peur que non. J'ai abandonné le test il y a quelque temps. Mais je vais peut-être y réfléchir à nouveau car j'aurai bientôt de nouvelles données qui seront analysées statistiquement. Je ferai le point sur cette question si Friedman présente à nouveau un intérêt.
Cordialement,
Jim
Re : Test de Friedman sur JMP ?J'obtiens également l'erreur « Blocage ignoré car le nombre de cellules était inégal » lorsque j'essaie de faire une ANOVA simple, malgré le fait que tous mes blocs ont un nombre égal d'observations.Avez-vous déjà réussi à comprendre cela ?Merci!
Re : Test de Friedman sur JMP ?Re-bonjour!
Oui, j'ai enfin mis les tests au repos. Je tenterai peut-être le test de Friedman plus tard, mais sur SPSS. Un de mes collègues m'a dit que nous essayions d'effectuer le test de Friedman sur SPSS.
Mais merci pour toute votre aide et vos bons conseils.
Cordialement,
Jim
Re : Test de Friedman sur JMP ?Abandonner MAINTENANT sur le test de Friedman.Cela ne s'applique que lorsqu'il y a un nombre égal d'observations dans chaque bloc.Pensez-y : considérez deux blocs, un avec cinq observations et un avec dix.La moyenne du premier bloc est de 3, celle du second de 5,5. Vous avez automatiquement une différence, donc l'hypothèse nulle ne peut pas être vraie, donc toutes les valeurs p sont fausses.Cela signifie que vous ne pouvez pas simplement classer, transformer vos données par bloc et obtenir quelque chose de significatif.JMP vous protège de cela et émet le message d'erreur.
Il est donc temps de s'arrêter et de reconsidérer votre approche d'analyse.Vous dites que vous avez des données non normales.C'est peut-être le cas, mais les hypothèses de l'ANOVA sont que les erreurs sont normalement distribuées.Les avez-vous examinés ?À quoi ressemble la distribution des erreurs ?Est-il susceptible d'être transformé ?Il est probablement temps de consulter quelqu’un en personne pour tenter de répondre à ces questions.Un plan d’analyse approprié peut alors être élaboré.
Steve Denham
Re : Test de Friedman sur JMP ?Re-bonjour!
Merci. Malheureusement, je ne l'ai pas encore réglé. Cependant, je dois peut-être refaire les classements (analyse de distribution pour enregistrer les classements), car lorsque j'exécute l'analyse Fit y par x, un message apparaît indiquant "Blocage ignoré car le nombre de cellules était inégal". Après cela, j'ai exclu quelques répétitions contenant des cellules vides, pensant que cela pourrait être la raison de l'inégalité, je les ai enregistrées en tant que rangs et je les ai exécutées en y par x, mais l'inégalité persiste et le message apparaît à nouveau). Se pourrait-il que certaines espèces aient 6 répétitions et que maintenant certaines aient 5 répétitions ? Cependant, toutes les répétitions sont égales en nombre d'échantillons traités (c'est-à-dire contrôle et traité). Est-ce que cela pose un problème pour réaliser le test de Friedman ?
Dans mon Fit y by x-runs, j'ai utilisé, dans le modèle de spécification, les valeurs de trait comme réponse Y, ainsi que le traitement et le numéro de bloc pour le facteur X et le bloc. J'ai même changé le traitement et le numéro de bloc pour ces deux spécifications. Mais en plus de recevoir le signe de poste mentionné précédemment, il n'affichait aucune donnée ni pertinence (valeurs p ANOVA bidirectionnelles par exemple).
Aussi. Jusqu'à présent. Le fichier de sortie qui en résulte n'affiche (jamais) aucune donnée ANOVA bidirectionnelle, mais à la place, le fichier de sortie (comme toujours) a la légende ANOVA unidirectionnelle. Comment pouvez-vous exactement voir si votre test de Friedman est affiché ou non sur le fichier de sortie ? Je ne pense pas qu'il y ait une légende disant, par exemple, ANOVA bidirectionnelle non paramétrique dans l'ajustement y par x-sortie ?
Si quelqu'un a une idée à ce sujet, envoyez-nous un message ou deux ! Je n’abandonne pas (encore) celui-ci.
Cordialement,
Jim
Re : Test de Friedman sur JMP ?Hé!
Merci pour votre aide. Je vais aborder le sujet et j'espère pouvoir le résoudre bientôt. Je reviendrai avec des résultats, espérons-le, réussis.
Désolé pour la réponse tardive, je suis occupé avec des travaux de laboratoire.
Sincèrement,
Jim
Re : Test de Friedman sur JMP ?Salut Jim,
Vous devez spécifier votre variable de blocage dans le rôle Bloquer dans la boîte de dialogue Ajuster Y par X :
-Jeff
Re : Test de Friedman sur JMP ?Pour X, vous devez spécifier à la fois le traitement et le blocage (mais pas leur interaction) pour obtenir le test de Friedman.
Steve Denham
Re : Test de Friedman sur JMP ?Merci beaucoup Jeff. Cependant, je ne suis pas sûr d'avoir trouvé ce que je cherchais : l'ANOVA bidirectionnelle. Il semble qu'en fin de compte, je ne reçoive que des données ANOVA unidirectionnelles dans le fichier de sortie. C'est ce que j'ai fait : Tout d'abord, j'ai effectué des analyses de distribution et classé les données transformées de l'un des traits que j'ai étudiés (Y) selon sa conception en blocs aléatoires, c'est-à-dire le bloc (By). Les données ont été enregistrées sous forme de rangs (six données de rang/bloc compilées dans une colonne de la feuille de données Jmp), et j'ai ensuite analysé le trait transformé de rang avec Ajuster Y par X : Y comme données de classement, et pour XI, j'ai utilisé le traitement comme variable. . Cependant, dans le fichier de sortie, je ne vois que des données ANOVA unidirectionnelles !
Est-ce que cela a été mal mené ? Ou les données doivent-elles être trouvées quelque part dans le fichier de sortie ?
Merci pour votre contribution à ce sujet !
Cordialement,
Jim
Re : Test de Friedman sur JMP ?Salut Jim,
Le test de Friedman n'est pas pris en charge directement dans JMP mais, comme Steve le souligne, vous pouvez le faire en calculant les rangs dans chaque bloc, puis en effectuant une ANOVA bidirectionnelle sur les rangs en utilisant Fit Y by X (en traitant l'un des effets comme une variable bloquante) .
Le calcul des rangs dans un bloc est facile dans JMP. Utilisez simplement la plateforme de distribution avec votre réponse originale comme Y et votre variable de blocage comme variable By. Ensuite, dans le rapport obtenu, maintenez la touche Ctrl enfoncée et cliquez sur le petit triangle rouge en haut de l'un des histogrammes et choisissez Enregistrer->Classements. Vous obtiendrez une nouvelle colonne dans votre tableau de données avec les classements dans les niveaux de votre variable de blocage.
J'espère que cela aide!
-Jeff
Re : Test de Friedman sur JMP ?Merci pour l'aide. Bien que le test de Friedman ne semble pas répertorié dans le menu JMP ou ailleurs dans le programme. Peut-être dois-je l'effectuer sur SAS si JMP n'effectue pas ces tests.
Cordialement,
Jim
Re : Test de Friedman sur JMP ?Si vous ne trouvez pas le test de Friedman dans les menus (et je ne sais pas si vous le pouvez ou non, puisque je ne suis pas un utilisateur de JMP), vous pouvez classer vos données et utiliser une ANOVA bidirectionnelle sur les classements. .Dans SAS, ceci est disponible dans PROC FREQ, je vérifierais donc dans la documentation JMP la possibilité de faire le test de Friedman de cette manière.
Steve Denham
