test pour les données non normales avec une variance inégale<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Quelqu'un peut-il me suggérer quel test exécuter pour des données qui sont loin d'être normales et dont les variances ne sont pas égales. Il y a 8 traitements (mais un traitement ne dispose pas de données pour ce paramètre particulier) et 4 répétitions dans mon expérience. Il s'agit d'une expérience sur le terrain.
Re : test de données non normales avec une variance inégalePour les données non paramétriques comme les vôtres, les tests médians fonctionnent bien. J'aime particulièrement le test médian de Mood.
Re : test de données non normales avec une variance inégaleMerci beaucoup d'avoir partagé votre expérience. Je suis titulaire d'un doctorat. étudiant au département d'horticulture de l'Université de l'État de Washington au Northwest Research and Extension Center. Mon doctorat. Le projet se concentre sur les paillis de plastique biodégradables pour la production et la qualité des citrouilles, ainsi que sur la biodégradation du paillis sur le terrain au fil du temps. J'ai affaire à 6 produits de paillis. L'ensemble de données que j'essaie de traiter maintenant correspond au pourcentage de détérioration visuelle du paillis mesuré tous les 15 jours entre la pose et la récolte (105 jours, 7 mesures).
J'exécute un test par paires comme vous l'avez suggéré. Maintenant, je pense que je suis capable de voir les différences par paires.
J’apprécie grandement vos conseils continus.
Merci beaucoup. Shuresh
Re : test de données non normales avec une variance inégaleNous devons tous commencer quelque part. J'ai été confronté à des statistiques non paramétriques à mes études supérieures, donc je sais ce que vous ressentez. Les candidats à la maîtrise en recherche opérationnelle devaient suivre un ensemble de cours de statistique de base dans mon école, mais aucun d'entre nous n'était spécialisé en statistique et, pour ma part, je n'avais aucune formation en statistique avant mes études supérieures ; En fait, j'ai dû suivre des cours de statistiques d'entrée de gamme pour me mettre à jour ou risquer d'échouer. Bien sûr, la plupart des cours enseignent les statistiques comme si chaque ensemble de données que vous rencontrerez serait homoscédastique et normal ou presque normal. Je suis sûr que les étudiants en statistique reçoivent une formation approfondie en statistiques non paramétriques, mais pour le reste d'entre nous, la réponse était plutôt de trouver un statisticien. Bien sûr, lorsque mes recherches supérieures nécessitaient des analyses, j'étais en fait le statisticien de l'équipe, j'ai donc dû suivre un cours intensif sur les tests de sommes de rang ; le projet était principalement un projet d'ingénierie/science animale, mais comme j'étais l'ingénieur junior travaillant sur un diplôme en salle d'opération, toute l'analyse m'incombait.
Quoi qu'il en soit, vous n'exécutez pas le test Wilcoxon Rank Sums, mais plutôt le test Kruskal-Wallis. Le test de Wilcoxon n'est effectué que si vous disposez de deux niveaux de traitement. Le test de Kruskal-Wallis a détecté une différence très significative ( p < 0,0001), vous devez donc exécuter des tests par paires si vous souhaitez déterminer où existent les différences. Veuillez vous référer au fil de discussion lié dans ma réponse précédente. Vous souhaiterez peut-être également lire ces tests afin de mieux comprendre leur fonctionnement.
Re : test de données non normales avec une variance inégaleMerci pour votre réponse. Je suis novice avec JMP. Lorsque j'exécute le test de Wilcoxon, j'obtiens le résultat suivant. Niveau A, B....H sont mes traitements. Je ne sais pas comment interpréter mon résultat. Toute suggestion sera très appréciée.
La moyenne et les écarts types sont les suivants :
Merci, Shuresh
Re : test de données non normales avec une variance inégaleVous disposez d'un ensemble de données non paramétriques, vous devez donc exécuter un test non paramétrique, car vous ne pourrez peut-être pas utiliser une ANOVA. L'ANOVA est suffisamment robuste pour gérer les écarts par rapport à la normalité et à l'homoscédasticité, en particulier si l'ensemble de données est équilibré. Comme vous avez déclaré que vos données sont « loin d'être normales », on peut donc supposer que vous ne pouvez pas utiliser l'ANOVA.
Le test de Kruskal-Wallis est ce que vous devez utiliser. Voir ce fil pour plus d’informations sur les tests non paramétriques.
