analyse de variance à deux facteurs avec des échantillons fortement déséquilibrésDans un cas comme celui-ci, où les deux tailles d'échantillon sont si fortement différentes (25 contre 410), le test Anova standard est-il correct ?
Analyse et modélisation des données de baseRe: anova bidirectionnelle avec des échantillons fortement déséquilibrésUtilisez la commande Variance inégale dans le menu de la plate-forme Oneway. Il fournira non seulement plusieurs tests d'hypothèse pour la variance, mais également l'ANOVA de Walsh pour les cas avec des variances inégales.
Re: anova bidirectionnelle avec des échantillons fortement déséquilibrésMerci Marc. Alors dans ce cas quel est le meilleur modèle pour comparer les 2 groupes ?
F.Re: anova bidirectionnelle avec des échantillons fortement déséquilibrésLa différence dans la taille de l'échantillon des deux groupes n'a pas d'importance, sauf qu'elle gonfle la variance des estimations des paramètres. (Oui, il existe un modèle ANOVA.)
Vous devez vérifier les hypothèses de l'ANOVA pour décider si l'inférence est valide.
- Les observations sont indépendantes (pas d'auto-corrélation).
- Les erreurs sont normalement distribuées.
- La variance est constante d'un groupe à l'autre. La seule différence est la moyenne.
Il semble que vous violiez gravement au moins deux des hypothèses, vous ne devriez donc pas utiliser l'ANOVA.
Re: anova bidirectionnelle avec des échantillons fortement déséquilibrésJe veux dire le pval. Dans ce cas il n'est pas significatif avec 95% CL. Mais je peux le croire ? J'ai vu d'autres cas comme celui-ci avec un échantillon fortement déséquilibré avec un pval inférieur à 0,01. Vous êtes rogth. Le groupe "Oui" a un écart important par rapport au groupe "Non". Alors dans ce cas quelle est la meilleure méthode pour comparer les 2 groupes ? Grande différence dans la variance et dans la taille des échantillons.
FélixRe: anova bidirectionnelle avec des échantillons fortement déséquilibrésJuste pour ajouter, le fait de croire ces résultats ou si ces résultats peuvent être extrapolés dépend en grande partie de la façon dont les données ont été acquises et de la représentativité de ces ensembles de données pour l'avenir.Re: anova bidirectionnelle avec des échantillons fortement déséquilibrésJe suppose que tu veux dire le F-test ? Avant de faire un test statistique quantitatif, j'examinerais les données pour des points de données inhabituels (spéciaux ou attribuables). Comprenez-les d'abord avant de faire un test quantitatif. Il me semble que les moyennes sont à peu près les mêmes, mais les variances des 2 groupes sont différentes. Je n'ai pas de contexte pour l'échelle, donc je ne sais pas si la variation de ces valeurs a une signification pratique. L'EQM sera estimée par la moyenne des variances des 2 groupes. Dans ce cas, cette variance sera probablement importante, de sorte que le test des différences ne produira probablement aucune différence significative entre la moyenne des 2 groupes.
