Équivalence des écarts types avec différentes tailles d'échantillonUn client souhaite comprendre les tests d'équivalence pour l'écart type. La documentation d'aide est un peu confuse concernant les tests d'équivalence pour l'écart type et ne propose aucun exemple (uniquement pour l'équivalence des moyennes).
Quelqu'un a-t-il un bon exemple de cela ?
De plus, quel est l'impact de la taille de l'échantillon sur ce test ? Les tailles d'échantillon sont très différentes, sans que l'on sache précisément ce que signifie « assez ».
Et, pour revenir aux tailles d'échantillon, comment les tailles d'échantillon inégales entrent-elles en jeu, par exemple, dans le test de variance inégale, le test de Welch pour les moyennes avec variance inégale, le test de Games-Howell (trouvé via le module complémentaire pour une comparaison de plus de 2 moyennes avec des variances inégales) et le test d'équivalence des moyennes ?
Objet : Équivalence des écarts types avec différentes tailles d'échantillonLa taille de l'échantillon peut avoir un impact sur la variance de l'ensemble de données en général. Cependant, il n'est pas nécessaire d'avoir la même taille d'échantillon pour tester l'équivalence des variances entre les groupes. Des tailles d'échantillon différentes entraîneront une ANOVA déséquilibrée. Si les tailles d'échantillon entre les groupes sont très différentes, il est fort probable que le test d'inégalité des variances soit significatif. Dans ce cas, l'utilisation de l'ANOVA de Welch est recommandée.
L'ANOVA standard suppose des variances égales et utilise l'écart type global pour le test F. L'ANOVA de Welch ne suppose pas des variances égales ; elle utilise la variance individuelle de chaque groupe pour effectuer le test F.
Objet : Équivalence des écarts types avec différentes tailles d'échantillonMerci, Rashmi, pour votre réponse.
Étant donné que le test de Welch ne nécessite pas des tailles d'échantillon égales, je suppose que c'est la même chose pour le test de Games-Howell, qui, si je comprends bien, est un test de comparaison paire à paire de Tukey Kramer corrigé par Welch, n'est-ce pas ?
Compte tenu de l'hypothèse d'inégalité de variance et de taille d'échantillon, il semble que le test de Games-Howell soit un outil très pratique et pertinent pour comparer les moyennes. Pourquoi n'est-il pas proposé par défaut dans JMP ? Quelqu'un le sait.
De plus, quelqu'un a-t-il un bon exemple de la façon de faire et d'interpréter le test d'équivalence pour l'écart type (pas pour la moyenne) ?
Objet : Équivalence des écarts types avec différentes tailles d'échantillonLe test de Games-Howell est un test non paramétrique équivalent au test de Tukey-Kramer. Il est efficace lorsque les variances sont inégales. Le test de Kruskal-Wallis est un équivalent non paramétrique de l'ANOVA. Ces tests constituent de bonnes options pour les variances inégales. Cependant, les tests non paramétriques nécessitent généralement des échantillons de grande taille pour tous les groupes.
J'ai trouvé cet exemple pour interpréter le test d'équivalence pour les variances (le test concerne la variance plutôt que l'écart type).
Exemple de l'option des variances inégales
Objet : Équivalence des écarts types avec différentes tailles d'échantillonJ'utilise la table de données « Phases de processus » du module de démarrage de la formation (JMP 17 > JMP > Améliorations de l'équivalence). Les scripts enregistrés dans la table de données semblent logiques lorsqu'ils sont présentés dans l'ordre.
Objet : Équivalence des écarts types avec différentes tailles d'échantillonJ'ai oublié de regarder dans le guide de démarrage de la formation ! Il serait intéressant d'avoir un exemple dans la documentation JMP pour les clients.
