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Analyse de paires appariées comparant 4 groupes

Bonjour à tous,

nous rencontrons actuellement des problèmes avec l'analyse des paires appariées.
Notre situation :
4 groupes de 16 patients chacun, le 1er patient du groupe 1 est apparié au 1er patient des groupes 2, 3 et 4 et en conséquence les patients 2 à 16 sont appariés.

Pour chaque patient nous avons 58 régions métaboliques qu'il faut comparer entre les 1ers patients de tous les groupes, les 2èmes patients de tous les groupes, et ainsi de suite...

 

Notre question :

Nous nous demandions comment faire une analyse de paires appariées pour 2 groupes ou plus pour les données paramétriques et non paramétriques ?

Nous avons déjà utilisé la plateforme de paires appariées mais nous ne pouvons analyser que deux groupes et uniquement des données paramétriques. Nous connaissons également le test de rang signé de Wilcoxon (comparaison de deux groupes avec des données non paramétriques), mais nous ne savons pas exactement comment l'exécuter : est-il correct de toujours supposer que la moyenne hypothétique est égale à 0 ? Quel écart type doit-on choisir ?

 

Merci beaucoup pour votre aide!

Re : Analyse de paires appariées comparant 4 groupes

Pour le cas paramétrique, vous avez un modèle mixte qui généralise le test t apparié (paires appariées). Supposons que vous ayez une colonne (caractère/nominal) pour "groupe" (prend les valeurs 1, 2, 3 ou 4) et une colonne (caractère/nominal) pour "patient" (prend les valeurs 1, 2, 3, ..., 16 pour chaque groupe), puis 58 colonnes pour vos réponses (en continu). Dans la plateforme Fit Model, vous devriez avoir le groupe et le patient comme Model Effects, avec les patients comme Random (via les options Attributs). Et assurez-vous de laisser l'option Unbounded VC cochée. Cela vous donnera ce que vous demandez. Et vous pouvez vérifier que pour deux groupes cette méthode donne exactement le même résultat que la plateforme Matched Pairs.