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Message par stadefr le Ven 29 Avr 2011 - 11:55

Bonjour,

Je souhaite réaliser un test afin de déterminer s'il y a liaisoncentre une variable qualitative à 2 modalités et une variable numérique.

Quel est la meilleure solution ? Faut-il découper la variable numérique en classes puis réaliser un test du khi-deux ? En faisant cela, j'ai des classes avec moins de 5 observations, cela est-il dérangeant pour le résultat obtenu ?
Sachant que si je regroupe entre elles les classes pour obtenir des effectifs >5, non seulement les classes n'ont plus la même étendue, mais en plus le résultat est inversé...

Ou faut-il faire autrement ?

Merci pour l'aide que vous pourrez m'apporter.

stadefr

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Message par Hadrien35 le Ven 29 Avr 2011 - 12:53

Que cherche-tu à mettre en évidence?
L'influence de la variable quali sur la quanti ou l'inverse?
Dans ce cas, à mon sens, ça sera soit une analyse de variance, soit une régression logistique...

Mais comment sont organisées tes données?
(effectif par modalités?)

Hadrien35

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Message par stadefr le Ven 29 Avr 2011 - 13:31

Il s'agit de tester l'influence de la variable numérique sur la variable nominale, en gros il s'agit de l'age et de la présence de maladie du coeur (150 effectifs pour présence et 120 pour absence), et j'aimerai savoir si un lien existe.

J'ai vu qu'il y a le test de student aussi qui permet de comparer les moyennes des 2 échantillons, est-ce correct? En faisant cela j'obtiens sous SAS une p-value de 0,0527 avec la méthode "pooled variances égales" et 0,0497 avec "satterthwaite variances inégales", sachant que mon test est à 0,05 du coup je ne sais pas ce qu'il faut choisir...
Il y a ensuite un test de variance qui donne une p-value de 0,17, donc pour moi on accepte l'égalité des variances et donc la p-value correspondante pour le student est de 0,0527 et on accepte l'indépendance ?


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Message par gg le Ven 29 Avr 2011 - 19:51

Bonsoir.

Lorsqu'on a décidé de tester au seuil de 5% et que la p-value est proche de 5%, il est difficile de dire quoi que ce soit : Une petite modification des données (si on avait testé un individu de plus ou de moins, par exemple) aurait pu faire basculer la p-value de l'autre côté.

Ici, cependant, le test d'égalité de variance te dit qu'elles sont possiblement égales, et le test d'égalité de moyennes (Student) réussit raisonnablement. Donc il est difficile de dire que l'âge a une influence.
Ce qui est un résultat contre-intuitif !!!

Cordialement.

gg

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