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Dépendance entre quali et quanti

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Message par damgui le Mar 4 Juin 2013 - 9:59

Bonjour,
Je voudrais savoir comment vous ferez pour analyser la dépendance entre une variable quali et une variable quanti. J'ai essayer de faire une anova, mais le problème c'est que j'ai un ligne pour chaque modalités de la variable quali (donc pas de répétitions) mais j'ai une variable de pondération. Et lorsque je calcule avec R, il ne trouve pas de ddl pour calculer l'erreur.
Quelqu'un à une idée?
Merci

damgui

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Message par Nik le Mar 4 Juin 2013 - 11:52

C'est normal puisque avec 1 valeur par groupe, tu ne peux pas faire de stat. une pondération ne remplace pas des répétitions.

Nik

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Message par damgui le Mar 4 Juin 2013 - 12:26

Du coup, je souhaite créer autant de répétition que la valeur présente dans la variable de pondération.

J'ai essayé :

Code:
test = matrix(NA,sum(categorie[,3]),ncol(categorie))
for (i in 0 : nrow(categorie)-1){
test[i*categorie[i,3]+1,i*categorie[i,3]] = rep(categorie[i+1,],categorie[i+1,3])
}

Mais il me dit un problème de times., saurais tu d'ou ça vient?

damgui

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Message par Nik le Mar 4 Juin 2013 - 12:50

sans les données pour savoir exactement ce que tu fais ça va être compliqué de te répondre.

Mais ce que tu cherches à faire ne sers de toute façon à rien puisque tu peux déjà prédire d'avance le résultat de ton anova : la variabilité intra sera nulle donc l'inter va être égale à la variance totale. Le test sera donc significatif quel que soit le seuil choisi.

--> ça n'a pas de sens donc pas d'intérêt.

Nik

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Message par damgui le Mar 4 Juin 2013 - 13:56

Que me conseillerez vous?

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Message par Nik le Mar 4 Juin 2013 - 14:08

A la limite il faudrait regrouper les modalités afin de générer des répétitions par groupe. Mais c'est un avis purement stat qui a peu de chance d'aboutir à une donnée sensée et donc au final de fournir un test interprétable et réellement informatif.

C'est un cas où le plan d'expérience est inadapté à la question posée. Donc quoique tu envisages ça sera plus proche d'un bricolage que de l'analyse de données.

Nik

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