80103_fr-FR

liliconcom

Pourquoi la variance totale d'une ANOVA à effets aléatoires n'est-elle pas égale à la variance totale des données?

salut

J'espère que quelqu'un pourra m'expliquer cela de manière intuitive.

Pourquoi la variance totale de toutes les données (dernière colonne du tableau ci-joint) n'est-elle pas égale à la variance totale par rapport à l'ANOVA à effets aléatoires (script dans le tableau ci-joint)?

Que signifie cette différence?

Jesper

Re: Pourquoi la variance totale d'une ANOVA à effets aléatoires n'est-elle pas égale à la variance totale de laHeureux d'aider, un peu au moins. J'ai du mal à expliquer avec
juste des mots. Visualiser certaines données en temps réel aiderait, alors vous pourrez peut-être trouver
quelqu'un à proximité pour aider aussi. Cordialement!
Re: Pourquoi la variance totale d'une ANOVA à effets aléatoires n'est-elle pas égale à la variance totale de laMerci pour votre réponse. Je ne suis toujours pas sûr de bien comprendre, mais au moins, on me dit que ce n'est pas une connaissance de base pour tout le monde, sauf pour moiRe: Pourquoi la variance totale d'une ANOVA à effets aléatoires n'est-elle pas égale à la variance totale de laPS., Pourquoi le total du modèle ANOVA n’est-il pas égal à l’écart-type de l’échantillon global (par exemple de la plate-forme de distribution)? J’ai plutôt conscience que l’écart-type de l’échantillon global ne tient pas compte du groupe, mais qu’il estime donc quelque chose de différent. .

Encore une fois, quelqu'un d'autre a une autre pensée? Merci!
Re: Pourquoi la variance totale d'une ANOVA à effets aléatoires n'est-elle pas égale à la variance totale de laJe n'ai pas eu l'occasion de regarder en détail vos analyses, donc je ne sais pas pour
sûr. Mais si vos données ne sont pas équilibrées (numéros différents dans chaque groupe) et
la méthode REML par défaut est utilisée, les composants du modèle ANOVA ne sont pas toujours compatibles.
ajouter au total du modèle ANOVA. Ne rappelez-vous pas la théorie sur pourquoi.
Peut-être que quelqu'un de SAS / JMP pourrait ajouter quelque chose?

Re: Pourquoi la variance totale d'une ANOVA à effets aléatoires n'est-elle pas égale à la variance totale de la

Merci pour votre réponse.

Je comprends ce que vous écrivez, à savoir que les hypothèses de l'écart type global «pur» et de l'écart type total par rapport à l'ANOVA à effets aléatoires sont différentes. Cependant, je ne comprends toujours pas pourquoi ils donnent des résultats différents.

Je comprends que l’ANOVA prend en compte le fait que certains groupes de données peuvent provenir de populations différentes. Mais si j'ai bien compris, l'ANOVA tente de décomposer la variation totale en composants provenant, par exemple, de l'exécution intra et post-exécution. Si ce sont les seuls facteurs de votre ANOVA (comme dans mon exemple), pourquoi les variances intra et inter-analyse ne correspondent-elles pas à la variance totale?

Je comprends les calculs derrière les deux types de variance totale. Ce que j'essaie de comprendre, ce sont les significations réelles de ceux-ci - ou la différence de sens qui explique les différentes valeurs.

J'ai un peu cherché la réponse, mais tout ce que nous pouvons savoir, c'est comment calculer et interpréter les différentes composantes de la variance - et non la variance totale.

Il me semble que si vous cassez la variance totale sur deux et que vous assemblez les pièces, vous obtenez une variance totale plus grande que celle que vous aviez commencée. Pourquoi?

Jesper

Re: Pourquoi la variance totale d'une ANOVA à effets aléatoires n'est-elle pas égale à la variance totale de laLa variance (et l’écart type) de toutes les données supposent que tous les résultats sont indépendants et aléatoires d’une population. Si vous utilisez un modèle à effets aléatoires, les résultats du même groupe SIRINDEX peuvent être plus semblables que ceux d'un autre groupe. Autrement dit, chaque groupe SIRINDEX peut constituer une population différente avec une moyenne différente. La variance totale de l'ANOVA à effets aléatoires prend en compte les différences de moyenne de groupe et "ajuste" efficacement la variance. En particulier, l'ANOVA à effets aléatoires calcule des variances distinctes au sein d'un groupe et entre groupes, puis les additionne. (Les ANOVA à effets aléatoires supposent que chaque groupe présente les mêmes variances au sein de la population.)

l Vous n'avez pas une bonne référence, mais quelque chose sur l'ANOVA sera l'endroit où vous pourrez en apprendre davantage à ce sujet.