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Kruskal-Wallis et comparaisons multiples

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Message par Clelia le Ven 11 Juil 2008 - 12:56

Bonjour,
J'ai appliqué un test de Kruskal-Wallis à des données (car elles ne suivent pas un loi normale) et j'aimerais maintenant faire une comparaison multiple pour savoir quels groupes diffèrent. Savez vous quelle méthode je doit utiliser? Mes groupes ne sont pas tous de la même taille. Il y a t'il une méthode disponible sur R?
Merci.

Clelia

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Message par FS le Ven 11 Juil 2008 - 13:11

Je suis pas sur, mais il me semble que tu peux appliquer la méthode de tukey assez facilement.
c'est à dire faire un grand tableau avec un test deux à deux sur chaque modalité pour ensuite en déduire les sous ensembles homogènes.

je connais pas le détail de la méthode mais je pense pas que ce soit très compliqué.

Il me semble pas avoir vu de package pour ça sur R, mais je pense qu'en cherchant bien quelqu'un à surement déjà programmer ça.

FS

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Message par Clelia le Ven 11 Juil 2008 - 15:02

Merci beaucoup mais il me semble que le Test de Tukey ne peut s'appliquer qu'à des données qui suivent une loi normale.

Clelia

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Message par FS le Ven 11 Juil 2008 - 15:21

Après quelques recherches Nemenyi serait l'équivalent de Tukey en non paramétrique.

J'ai trouvé une piste sur ce document à la page 25.
http://cognition.ups-tlse.fr/_christian/poly/stats/IntroStatComp.pdf

si tu trouve plus d'info et du code en R, ça m'intéresse également.
bye.

FS

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Message par Clelia le Ven 11 Juil 2008 - 15:58

Je vais regarder cette méthode qui a l'air bien, mais dans d'autres documents j'ai vu que c'était une suite à une ANOVA, donc paramétrique...

Mais d'aprés ce que je viens de voir on pourrait faire un test de Wilcoxon-Mann-Whitney ou Wilcoxon rank-sum test qui est un test non paramétrique où les échantillons peuvent etre de tailles différentes. Il est normalement utilisé pour comparer deux échantillons, mais il peut l'être pour comparer k échantillons, si il est corrigé par la correction de Bonferroni.

Sur R on peut utiliser :
pairwise.wilcox.test (variable réponse, Groupe, p.adjust.method="bonferroni")

Avec les donneés en deux colonnes, une pour la variable réponse une pour le nom du groupe.

Je l'ai trouvé p24 dans: http://www2.vet-lyon.fr/ens/biostat/guideRstat_base.pdf

Merci beaucoup.

Clelia

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Message par Clelia le Ven 11 Juil 2008 - 16:08

Nemenyi serait en effet utilisable sur données non paramétrique, autant pour moi.
une idée sur les avantages de l'une ou l'autre des méthodes?

Clelia

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