Bonjour,
J'ai des données à espacement égal (8 points dans le temps) et quatre groupes de traitement (contrôle, faible, moyen et élevé). Le nombre de sujets dans chaque groupe de traitement est identique, sans points de données manquants.
J'ai trois variables de réponse clés sur lesquelles j'aimerais effectuer des tests statistiques.
Mon idée était de réaliser une ANOVA unidirectionnelle pour chaque point temporel (8 tests par variable de réponse). Si une ANOVA revient avec une valeur p significative, j'effectue ensuite des tests de Dunnett afin de comparer les 3 traitements (faible, moyen, élevé) au contrôle pour un point temporel donné.
Je suis un peu confus quant au calcul de l'erreur de type 1 dans le pire des cas pour ce scénario. Vous vous demandez si ma ligne de pensée est correcte:
Dans le pire des cas: toutes les ANOVA unidirectionnelles à réponse variable sont importantes à chaque instant ...
alors... 3 (variables de réponse) x 8 (points temporels) + 3 (variables de réponse) x 3 (tests de Dunnett) x 8 (points temporels) = 24 + 72 = 96 tests au total
Niveau de signification = 0,05
Donc, pour qu'un test de Dunnett soit statistiquement significatif, il faudrait qu'il ait une valeur p inférieure à 0,0005 (0,05 / 96) ???
J'espère que cela a du sens. Un peu confus par tout cela ... JMP semble utiliser un terme LSD, mais je ne sais pas s'il prend en compte toutes les erreurs de type 1.
Je vous remercie!
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