Après le test ANOVA, si l'hypothèse nulle est rejetée, les chercheurs peuvent utiliser des tests post hoc pour identifier les moyennes des groupes spécifiques qui diffèrent significativement les unes des autres.
Le test t est utilisé lorsque vous devez trouver la moyenne de la population entre deux groupes, tandis que lorsqu'il y a trois groupes ou plus, vous optez pour le test ANOVA. Le test t et l'ANOVA sont tous deux des méthodes statistiques permettant de tester une hypothèse.
Duncan en 1955. Ce test post-hoc ou test de comparaisons multiples peut être utilisé pour déterminer les différences significatives entre les moyennes des groupes dans une analyse de variance.
Il peut être utilisé dans le cadre d'une ANOVA ou bien sur des données brutes pour évaluer par exemple si des moyennes sont significativement différentes l'une de l'autre.
Afin de déterminer d'où viennent les différences, un test post hoc est utilisé après avoir trouvé un résultat statistiquement significatif. Les tests post hoc peuvent être utilisés pour évaluer les différences entre plusieurs groupes tout en évitant les erreurs dues à l'expérience.
Le test de Kruskal-Wallis est un test non paramétrique à utiliser lorsque vous êtes en présence de k échantillons indépendants, afin de déterminer si les échantillons proviennent d'une même population ou si au moins un échantillon provient d'une population différente des autres.
Le test de Kruskal-Wallis est une alternative non paramétrique au test ANOVA à un facteur. Il étend le test de Wilcoxon à deux échantillons dans les cas où il y a plus de deux groupes à comparer. Il est recommandé lorsque les hypothèses du test ANOVA, à un facteur, ne sont pas respectées.
Conditions d'application du test de Kruskal-Wallis
Pour calculer un test de Kruskal-Wallis, il suffit de disposer de plusieurs échantillons aléatoires indépendants présentant au moins des caractéristiques à échelle ordinale. Les variables ne doivent pas nécessairement satisfaire à une courbe de distribution.
Un des tests permettant de vérifier la normalité de la variable x est le test de Shapiro-Wilk. Il est appliquable pour des échantillons allant jusqu'à 50 valeurs. Il utilise le rapport de deux estimations de la variance.
Interpréter les résultats d'un test de Kruskal-Wallis
La p-value nous indique que la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle alors qu'elle serait vraie est inférieure à 0.0005. Dans ce cas, on peut rejeter en toute confiance l'hypothèse nulle d'absence de différence significative entre les fromages.
Etant une alternative non paramétrique à l'ANOVA sur mesures répétées, le test de Friedman doit être employé lorsque l'hypothèse de normalité des résidus n'est pas satisfaite. Cette situation se rencontre classiquement lorsque la variable réponse est un score, ou encore une variable ordinale comme un classement.
Une approche utilisée dans R avec la fonction "fisher. test" calcule la valeur p en sommant les probabilités de toutes les tables ayant une probabilité inférieure ou égale à celle de la table observée. Le test permet de rejeter l'indépendance entre le sexe et le fait de faire un régime.
Le test U de Mann-Whitney est donc le pendant non paramétrique du test t pour échantillons indépendants ; il est soumis à des hypothèses moins strictes que le test t. Par conséquent, le test U de Mann-Whitney est toujours utilisé lorsque la condition de distribution normale du test t n'est pas remplie.
La two-way anova nous permet ainsi d'évaluer l'effet principale de chacune des variables indépendantes mais aussi d'évaluer s'il existe une interaction entre elles. L'ANOVA (One-way ou two-way) nous permet donc de tester l'existence d'une différence significative entre deux ou plusieurs groupes.
Le test de Bartlett peut être utilisé pour comparer deux variances ou plus. Ce test est sensible à la normalité des données. Autrement dit, si l'hypothèse de normalité des données semble fragile, on utilisera plutôt le test de Levene ou de Fisher.
L'ANOVA à 2 facteurs est généralement employée pour analyser les résultats d'une expérimentation dans laquelle des individus, ou des unités expérimentales, ont été exposées, de façon aléatoire (randomisée), à l'une des combinaisons (ou croisement) des modalités des deux variables catégorielles.
Chaque fois que nous avons une relation au sein des ou entre les éléments de données qui peuvent être exprimées comme un modèle statistique avec des paramètres à estimer, et tout cela à partir d'un échantillon, le test de Wald peut être utilisé pour « tester la vraie valeur du paramètre » basé sur l'estimation de l' ...
Si la valeur p du test de Levene est supérieure à 0,05, alors les variances ne sont pas significativement différentes les unes des autres (c'est-à-dire que l'hypothèse d'homogénéité de la variance est satisfaite).
En statistiques, les tests de normalité permettent de vérifier si des données réelles suivent une loi normale ou non. Les tests de normalité sont des cas particuliers des tests d'adéquation (ou tests d'ajustement, tests permettant de comparer des distributions), appliqués à une loi normale.
Le test de Wilcoxon compare deux séries ou groupes de données d'une même variable quantitative ou semi-quantitative. Il s'applique lorsque nous ne pouvons pas utiliser le test T de Student car les conditions de normalité des données ne sont pas validées.
En statistique, le test de Wilcoxon-Mann-Whitney (ou test U de Mann-Whitney ou encore test de la somme des rangs de Wilcoxon) est un test statistique non paramétrique qui permet de tester l'hypothèse selon laquelle les distributions de chacun de deux groupes de données sont proches.
Pour calculer le test de Wilcoxon pour deux échantillons dépendants, on calcule d'abord la différence entre les valeurs dépendantes. Une fois les différences calculées, les valeurs absolues des différences sont utilisées pour former les classements.
Interpréter les résultats: après avoir effectué le test de Wilcoxon, il est important d'interpréter les résultats.La valeur p indique la probabilité d'observer une différence aussi extrême que celle observée, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie.Si la valeur p est inférieure au niveau de signification ( ...
Les tests non paramétriques sont donc utilisés lorsque le niveau d'échelle n'est pas métrique, que la distribution réelle des variables aléatoires n'est pas connue ou que l'échantillon est simplement trop petit pour supposer une distribution normale.
Lorsque les échantillons peuvent être considérés indépendants, on applique le test de Mann et Whitney pour 2 échantillons, celui de Kruskal et Wallis pour un nombre quelconque d'échantillons. Lorsque on a affaire à deux échantillons appariés (c'est-à-dire non indépendants), on applique le test de Wilcoxon.