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Message par Marion_cotylédon le Ven 29 Mai 2015 - 20:08

Bonjour,

Je n'arrive pas à obtenir les mêmes différences significatives entre mes modalités pour un même test, celui de Newman Keuls, sur les logiciels StatBox et R...
Je ne comprends pas pourquoi. Je ne sais pas ce que je rate.

Je teste ma normalité, mon égalité des variances... j'ai tout essayé.
Il s'agit pourtant de données simples
moda bloc donnees
T0 1 255,97
T0 2 291,48
T0 3 274,43
T0 4 239,76
T1 1 179,91
T1 2 184,78
T1 3 145,51
T1 4 112,07
T2 1 166,44
T2 2 123,86
T2 3 99,18
T2 4 169,05
T3 1 127,94
T3 2 83,57
T3 3 117,70
T3 4 107,65
T4 1 94,25
T4 2 212,08
T4 3 166,28
T4 4 87,75
T5 1 238,73
T5 2 218,57
T5 3 163,42
T5 4 175,55
T6 1 226,79
T6 2 169,06
T6 3 174,08
T6 4 191,88
T7 1 401,23
T7 2 290,11
T7 3 297,25
T7 4 276,92
T8 1 315,22
T8 2 301,83
T8 3 218,13
T8 4 343,48


Est-ce que quelqu'un aurait une explication ?

Merci merci !

Marion


Marion_cotylédon

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Message par tessen le Dim 14 Juin 2015 - 10:30

Bonjour,

Il semble que le Newman Keuls ne soit pas très facile à obtenir avec R. De plus, cet indicateur est assez critiqué (cirad-forum). Je vous propose une solution simple qui permet de calculer les contrastes selon la méthode Bonferonni ou Tukey qui est la suivante (avec les packages ez et lsmeans) :

Code:
data <- read.table("D:/RECHERCHE/1.R-RCMDR-EZR/Exemples multiples/exemple de forum des statistiques.txt",
                  header=TRUE, sep="\t", na.strings="NA", dec=",", strip.white=TRUE)
library(ez); library(lsmeans)
data$ObsNumber <- 1:36
data$bloc <- NULL
str(data)
res <- ezANOVA (data, dv=.(donnees), wid=.(ObsNumber),between =.(moda), detailed= TRUE)
res
pl <- ezPlot(data, dv=.(donnees), wid=.(ObsNumber),between =.(moda), x=.(moda))
pl
m <- lm (donnees ~ moda, data,contrast=list(moda=contr.sum))
m

summary( lsmeans( m, pairwise ~ moda), infer=TRUE, adjust="bon")
summary( lsmeans( m, pairwise ~ moda), infer=TRUE, adjust="tukey")


Dernière édition par A.D. le Lun 15 Juin 2015 - 13:05, édité 1 fois (Raison : ajout des balises "code")

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