Test du chi carré avec ajustement de Tukey pour plusieurs comparaisonsBonjour,
J'aimerais comparer diverses variables catégorielles dans 3 groupes différents de participants qui étaient auparavant appariés pour l'âge et l'IMC. J'ai fait des tableaux de contingence (3x3, parfois 3x4) et observé des différences globales significatives entre mes 3 groupes (valeur p pour le test du chi carré <0,0001). Cependant, comme j'ai plus de 2 groupes, je ne peux pas identifier exactement où se situe la différence (groupe 1 contre 2, 1 contre 3 ou 2 contre 3). Quelqu'un m'a dit que je pouvais utiliser un ajustement Tukey pour plusieurs comparaisons mais je ne vois cette option nulle part... Est-ce que j'utilise la bonne analyse/voie ?
Merci pour votre aide!
Re : Test de Chi Squarere avec ajustement de Tukey pour plusieurs comparaisonsGrand merci!Re : Test de Chi Squarere avec ajustement de Tukey pour plusieurs comparaisonsLes plates-formes Nominal Logistic et Ordinal Logistic de JMP ne fournissent pas de comparaisons multiples. Vous auriez besoin d'effectuer de nombreux calculs manuels après JMP.
La plate-forme de modèle linéaire généralisé de JMP propose des tests personnalisés. Vous pouvez spécifier plusieurs tests et un test omnibus supplémentaire est ajouté à l'ensemble de tous les tests.
La plate-forme de régression généralisée de JMP Pro fournit une variété de méthodes de comparaison multiples, y compris Tukey.
Re : Test de Chi Squarere avec ajustement de Tukey pour plusieurs comparaisonsMerci pour votre réponse.
Existe-t-il un autre moyen d'effectuer un test du chi carré (autre qu'avec la plate-forme de contingence) pour lequel l'ajustement de Tukey est disponible/offert ?
Merci encore!
Re : Test de Chi Squarere avec ajustement de Tukey pour plusieurs comparaisonsLa plate-forme Contingency offre des alternatives de dôme aux comparaisons multiples de Tukey de la moyenne. La commande Analyse des moyennes des proportions dans le menu de la plate-forme (triangle rouge) compare la proportion moyenne de la réponse pour chaque groupe à la proportion moyenne. La commande Analyse des correspondances produit une visualisation rigoureuse des associations entre les niveaux de la réponse et les variables prédictives.
