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Message par swertie le Dim 13 Mar 2011 - 21:22

Bonjour,
J'ai effecuté un test statistique avec la fonction lme du logiciel R. J'ai une variable explicative sous forme de facteur à trois niveaux. Lorsque j'utilise la fonction "anova" pour analyser le résultat de mon modèle, j'obtiens une p-value pour le facteur dans son ensemble, mais pas pour chaque niveau. En fait mes résultats indiquent que le facteurs à un impact significatif sur ma variable dépendente, mais j'aimerais savoir quels niveaux diffèrent significativement les uns des autres. Ma question est assez embrouillée, j'espère que qqn la comprendra Smile

Merci bcp

swertie

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Message par Nik le Lun 14 Mar 2011 - 7:24

Bonjour,

Utilise la fonction summary(). Je crois que ça devrait te donner ce que tu cherches si j'ai bien compris.

nik

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Message par swertie le Lun 14 Mar 2011 - 8:37

Merci, la fonction summary donne en effet la p-value correspondant à chaque niveau du facteur en relation avec la variable dépendente, mais comment savoir si les niveaux diffèrent significativement les uns des autres (même si "significativement" ne veut pas forcément dire grand chose...mais cette p-value est généralement demandée)?

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Message par Nik le Lun 14 Mar 2011 - 10:14

Le test qui est fourni compare la valeur au témoin c'est à dire le permier niveau du facteur. donc à chaque fois tu sais si ton niveau diffère du témoin. Mais après pour comparer entre eux les niveaux non témoin je ne sais pas si sur un lme tu peux faire du test post-hoc type tukey. En fait ça m'étonnerait mais il faut vérifier.

Sinon tu peux faire du test multiple en changeant le niveau du facteur qui sert de témoin. Regarde la fonction C() ou les fonctions qui gèrent la définition des contrastes telle que contr.sum, contr.treatment...Il faudra bien sûr ajuster la p-value du seuil avec une correction type bonferroni par exemple.

Si tes niveaux sont ordonnés il faut redéfinir tes contrastes en utilisant des contrastes polynomiaux et ça va te permettre de tester une tendance linéaire, quadratique ou autre sur tes niveaux de facteurs. voir la fonction ordered() pour définir drectement un facteur avec des contrastes polynomiaux.

nik

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