quand est ce qu'on peut utiliser des moyennes ajustées?

Bonjour tout le monde,

Dans une étude, on fait une analyse de variance d'une variable quanti en fonction des variables classes.

Ils ont montré dans l'étude que certaines variables influent sur la variable quanti (spécialement ils ont calculé les moyennes ajustées de la variable quanti sur les différentes classes de chaque variable explicative)

ma question: pourquoi avoir recours à des moyennes ajustées au lieu des moyennes brutes habituelles dans l'exemple de l'analyse de variance????

merci à vous

Peux-tu préciser un peu plus ce qu'ils ont fait, ou peut-être donner un lien vers l'étude en question ?

L'étude est faite par un statisticien dans mon entourage

Il s'agit d'une analyse de variance faite par exemple sur le score de la variable 1 qu'on voudrait expliquer par des variables classes (supposons la première variable qualitative ou classe est la catégorie de l'établissement de santé qui est exprimé en classe "CH", "CHU", "Privé"), la deuxiième est la durée du séjour (les classes sont "1 jour", "entre 2 et 4 jours", "entre 4 et 7jours", "plus de 7 jours") la 3 ème variable est le service ("service mono activité", "service multi activité")

Alors on calcule les moyennes de la variables à expliquer sur les différentes classes des variables censées l'expliquer (le but classique de l'anova), sauf que là, le statisticien calcule des moyennes ajustées au lieu des moyennes brutes
(pour lui, l'intéret est de déduire après avoir calculé la moyenne ajustée de la variable à expliquer dans la classe "service mono activité" de la variable "service" : à catégorie d'établissement semblable, à durée de séjour égale, la moyenne de la variable à expliquer serait de "tant" pour le service mono activité

Seriez vous d'accord avec l'utilisation des moyennes ajustées que des moyennes brutes dans ce cadre là?

merci encore

en fait ce qu'il fait c'est fixer les valeurs des autres variables et calculées la valeur théorique de la variable à expliquer en fonction uniquement de la variable service. Ce qu'il fait revient à faire ce des profils marginaux de l'effet d'une variable :
Fox, J. 1987. Effect displays for generalized linear models. Sociological Methodology 17:347-361.
Fox, J. 2003. Effect displays in R for generalised linear models. Journal of Statistical Software 8:1-27.

Cela-lui permet de voir les différences de moyenne estimée par son modèle pour les classes de la variable service.

je suis bien d'accord drropy, c'est ce que je disais aussi, mais ce que je veux savoir, statistiquement paralnt celà peut avoir bcp plus de sens que si on prend les moyennes brutes?
(sachant que si on utilise les moyennes brutes le résultat n'est pas tout à fait le même!!)

merci bien

les moyennes ajustées te permettent d'illustrer l'effet d'une variable en particulier sur la variable réponse. en prenant les moyennes brutes tu ne peux pas faire ça puisque que tu ne peux pas fixé l'effet des autres variables sur la variable dépendante.