<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Mon ensemble de données comprend les réponses au questionnaire de plusieurs centaines d’enseignants.
environ un tiers sont au primaire, au collège et au secondaire
ils ont chacun évalué l'importance de 15 éléments sur une échelle de 0 à 3
je suis à l'aise de traiter ces évaluations comme des données de niveau d'intervalle, ou ordinal est OK si cela fonctionne
Je ne m'intéresse pas aux effets principaux: les éléments ne vont pas ensemble; chacun est autonome, donc le score total est sans intérêt
de plus, combiner les scores de n'importe quel élément d'un groupe à l'autre n'a aucun sens
au lieu de cela, mes questions sont les suivantes:
1-pour le groupe d'enseignants du primaire, lesquels des 15 items sont notés nettement plus haut que les autres?
2- idem pour les professeurs de collège
3- idem pour les professeurs de lycée
4-L'un des 3 groupes d'enseignants attribue-t-il une différence significative à l'item 1 par rapport aux deux autres groupes?
5- identique pour les articles 2 à 15
Je me rends compte que je vais devoir trancher alpha assez mince
Ma première pensée était ANOVA pour des mesures répétées avec des tests de suivi, et ignorer les principaux effets pour obtenir les tests de suivi.
mais le test de sphéricité de Mauchly était significatif, indiquant apparemment la nécessité d'une MANOVA avec des tests de suivi (?)
Comment puis-je effectuer des comparaisons de suivi après une MANOVA dans JMP?
Je veux toujours répondre aux questions 1 à 5 ci-dessus
Sinon, devrais-je envisager une analyse différente, étant donné que les effets principaux ne m'intéressent pas?
