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Interprétation test posthoc de kruskal wallis

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Interprétation test posthoc de kruskal wallis

Message par Virginielc le Jeu 26 Mai 2016 - 8:06

Bonjour,

J'ai 3 groupes, de moyenne et d'écart type :
Code:
A 11.03 0.95
B 11.14 0.63
C 11.49 0.82

A priori A < B < C.

J'ai réalisé un test de kruskal wallis, qui était significatif, puis un test post hoc de comparaison par paires.

Et j'obtiens :
Code:
    A       B
B  False
C  False  True

J'ai donc :
- A qui n'est pas significativement différent de B.
- A qui n'est pas significativement différent de C.
- B qui est significativement inférieur à C.

Ma question : comment A (qui est plus petit que B au premier abord) peut ne pas être significativement différent de C alors que B est significativement inférieur à C ?

En espérant avoir été suffisamment claire.

Merci.

Virginie

Virginielc

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Re: Interprétation test posthoc de kruskal wallis

Message par droopy le Jeu 26 Mai 2016 - 8:57

Bonjour,

c'est possible parce que le test de Kruskall-Wallis porte sur les rangs, les positions et non directement sur les moyennes. Les moyennes sont sensibles aux valeurs extrêmes alors que les rangs non. Le résultat que tu obtiens est très probablement lié à la dispersion de tes données. Le groupe B à une dispersion bien plus faible que le groupe A et C. Il se peut que tu es un chevauchement important des données du groupe A et C qui conduit à ne pas rejeter l'hypothèse d'une égalité des positions entre ces groupes. Ça serait d'autant plus vrai que le nombre de valeurs par groupe serait faible. Après c'est aussi un test post-hoc avec un ajustement des p-values pour tenir compte des comparaisons multiples ce qui pourrait aussi expliquer cela. Il te faut regarder plus en détail les p-values des comparaisons deux à deux.

Si tu tiens à conserver l'aspect paramétrique alors il te faut rester sur des analyses comme l'ANOVA, sous réserve que les hypothèses sous-jacentes soient vérifiées.

Ce qu'il faudrait c'est que sois-tu nous envoi les données soit tu envois un graph des données.

Cdlt

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Re: Interprétation test posthoc de kruskal wallis

Message par Virginielc le Jeu 26 Mai 2016 - 9:34

Merci pour votre réponse.

Je crois que je ne comprends pas vraiment la notion de rang/position..

Je ne peux pas faire d'ANOVA, les conditions de normalité et d'homoscédasticité ne sont pas remplies.

Mes données :



avec comme effectifs :
Code:
A   B   C
 14  64 290

Et les tests post-hoc que je fais :
Code:
> posthoc.kruskal.dunn.test(selec2$proteine,selec2$class.a,p.adjust.method="bonferroni")

 Pairwise comparisons using Dunn's-test for multiple
                         comparisons of independent samples

data:  selec2$proteine and selec2$class.a

  A       B      
B 1.00000 -      
C 0.29063 0.00067

P value adjustment method: bonferroni
Warning message:
In posthoc.kruskal.dunn.test.default(selec2$proteine, selec2$class.a,  :
  Ties are present. z-quantiles were corrected for ties.

Comment interpréter tout ça ? Je suis un peu perdue..

Virginielc

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Re: Interprétation test posthoc de kruskal wallis

Message par droopy le Jeu 26 Mai 2016 - 9:48

re,

ce qui fait que tu n'as pas de différences entre le groupe A et C c'est que tu as un fort chevauchement entre les deux distributions ajouté au fait que dans l'échantillon A tu as très peu d'individus en comparaison de C. Si tu regardes les deux distributions elles se chevauchent pas mal, avec des troisièmes quartiles quasiment identique.

C'est quoi les rangs ? Au lieu de regarder les valeurs brutes de tes données tu vas les classer par ordre croissant et tu leur attribues pour valeur leur rang dans ce classement. Par exemple : 10, 15, 7. Spet étant la plus petite valeur c'est elle que tu mettrais en premier si tu classais tes valeurs par ordre croissant et donc elle aurait le rang 1.
Au final au lieu de travailler sur les valeurs 10, 15, 7 tu vas travailler sur les valeurs 2, 3, 1.
Le passage ne rang n'est pas anodin parce que tu perds les écarts entre tes valeurs.
Par exemple les valeurs 10, 7, 15, 10000000 auront les mêmes rangs que les valeurs 10, 9.9, 10.1, 10.2.

Ici tu as beau avoir des moyennes plus faible pour A que pour B, A n'est pas différent de C parce que les valeurs de A et de C se chevauchent pas mal et que donc tu as des rangs pour A et C qui sont relativement comparables. Alors que les valeurs de B et C se chevauchent très peu, les rangs pour le groupe B sont très souvent inférieurs à ceux que tu auras dans le groupe C d'où la non différence pour ces deux derniers.

j'espère que c'est plus clair.

cdlt

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Re: Interprétation test posthoc de kruskal wallis

Message par Virginielc le Jeu 26 Mai 2016 - 9:54

Ok, merci, c'est bien plus clair. Je ne me rendais pas compte de la si grande différence de raisonnement.

Mais donc ce n'est pas faux de conclure que :
"Le test ne détecte pas de différence significative entre A et C alors qu'il en détecte entre B et C" si ?

Est ce que je devrais utiliser un autre test ou en rester à ces conclusions ? Transformer mes données pour pouvoir utiliser l'ANOVA ?

Virginielc

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Re: Interprétation test posthoc de kruskal wallis

Message par droopy le Ven 27 Mai 2016 - 8:02

Bonjour,

Tes conclusions sont correctes, le test ne permet pas de conclure à une différence significative entre le groupe A et C, mais à une différence entre groupe B et C.

Pour ce qui est d'un autre test, je ne pense pas tu as appliqué le test adéquate. Tu peux transformer tes données, mais à vue de nez comme ça, tu auras quand même un problème d'hétéroscédasticité. La dispersion est plus faible dans le groupe B que dans les autres. Même si tu arrivais à normaliser tes données il te faudrait prendre en compte ces problèmes de variance et t'orienter vers les GLS, moindres carrés généralisés, pour prendre en compte l'hétéroscédasticité.

Cdlt

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Re: Interprétation test posthoc de kruskal wallis

Message par Virginielc le Ven 27 Mai 2016 - 8:13

Ok, me voila rassurée.

Merci pour tes réponses très bien expliquées.

Virginielc

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Re: Interprétation test posthoc de kruskal wallis

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