Khi-deux d'adéquation

Bonjour à tous,

J'ai à ma disposition un tableau de répartition pour plusieurs critères (nbr d’élevages, nbr de mammites, %age de primi, ect) selon trois départements.

J'ai effectué un khi deux d'adéquation pour savoir si le département influençait sur un critère (le nbr d'élevages, le nbr de mammites, ect)

Ce test me permet de dire si il y a une différence entre une distribution uniforme et la distribution observée (si j'ai bien compris ...)

Par contre comment je peux savoir quelles différences sont les plus significatives ? J'ai testé avec chisq.post.hoc du package fifer sur R mais je doute que cela soit possible dans le cas où je compare à une distri obs.

Pour confirmation, Puis-je faire mon test du khi-deux d'adéquation à partir de %age ? Cela équivaut à une comparaison de proportion non ?

Merci d'avance,

Cdlt

Bonjour.

"comment je peux savoir quelles différences sont les plus significatives ? " En comparant les taux de significativité (p-values). Mais cette comparaison est-elle elle même significative ? J'ai un doute.

" Puis-je faire mon test du khi-deux d'adéquation à partir de %age ?" Bien sûr que non, le khi-deux fonctionne sur des effectifs. la différence entre 40% et 50% est généralement sans importance sur 10 individus (c'est un individu) et très notable sur 10 000.

Cordialement.

Salut gg et merci de ta réponse,

J'ai oublié de préciser quand j'ai dis que je souhaitais connaitre quelles étaient les différences les plus significatives je parlais de les comparer par rapport aux modalités de département (et non comparer la significativité de chaque critère). Par exemple pour le critère 1 comparé chaque paire (département 1 & département 2), (département 1 & département 3), (département 2 & département 3) .. Est ce possible ?

Pour ce qui est du khi deux sur des %ages : j'ai fais un mauvais raccourci ! Par contre un khi - deux d'adéquation (sur effectifs) renvoie bien les mêmes résultats qu'un test de comparaison de proportions non ?

Cdlt,

Dans le cas de 2 pourcentages, oui.

Pour ta comparaison de différence, désolé, je ne vois pas ce que tu veux faire. J'ai l'impression que tu souhaite comparer des différences sur des caractères différents. Style "une différence de 5 kg est elle plus importante qu'une différence de 2 m ?".

Cordialement.

Ok merci,
Par exemple j'ai la répartition suivante pour un critère :

----------------Critère 1
Departement_1- 35 699
Departement_2- 20 670
Departement_3- 30 711

Le test du khi deux d'adéquation va me dire si le département à une influence sur le critère 1.
Existe-t-il une fonction sur R qui va me comparer la répartition du (département 1 avec le département 2), du (département 1 avec le département 3) et du (département 2 avec le département 3).
Pour ainsi voir si les répartitions des départements deux à deux sont significativement différentes ?

Cdlt

Ben ... ce que tu as fait pour 3 départements, tu peux le faire pour 2, non ?

Mais j'ai un gros doute : Tu as les données complètes, dirait-on. Dans ce cas, il te suffit de comparer les données, la notion de test n'a plus d'utilité, puisque il n'y a rien d'aléatoire (pas d'échantillon). Dans cette situation, 35699 est nettement supérieur à 20670 (50% de plus), et supérieur à 30711 (15% de
plus).

Cordialement.

En parlant de données complètes !!

Une question existentielle me trotte dans la tête ! Sur la notion d'échantillon et de population ... (surement très bête mais ...)

Les données présentées ici (le critère 1) concerne le nombre de mammites observées dans les élevages suivis sur le territoire de l'entreprise. Je me demandais donc si ici : j'avais la population puisque j'observe la répartition du critère sur tous les élevages de l'entreprise ou un échantillon car ce n'est pas l'ensemble des élevages qui existe.

Admettons que je travaille sur la population. Aucun test n'a de sens ? Ou tout dépend de notre problématique ? si on souhaite extrapoler les résultats à l'échelle de la France ...

Je t'avouerai que je me pose un peu trop de questions ..

Merci d'avance pour ton éclaircissement

Cdlt

Salut,

il faut se raccrocher aux définitions. Un échantillon est bien une partie de la population sur laquelle tu vas faire tes mesures car tu ne peux pas avoir accès à toute la population (souvent pour des raisons pratiques). Donc si ton étude ne vise que l'entreprise en question alors ta population est représentée par les animaux du territoire de l'entreprise.
Si tu veux aller au delà de cette entreprise alors tu n'as qu'un échantillon avec une stratégie d'échantillonnage qui est, par conte, fortement influencée par l'entreprise en question.

HTH

Nik

D'acc c'est plus clair merci !

Par contre dans le second cas si je veux extrapoler au delà de l'entreprise, cela ne pose pas un problème que la stratégie d'échantillonnage est fortement influencée pour y appliquer des stats inf ?

La plupart des tests suggère un échantillon aléatoire iid ...

Cdlt,

Oui ça pose sans doute un problème car tu n'auras pas d'idée sur en quoi les modes de fonctionnements de l'entreprise influencent tes résultats observés

Merci Nik pour ces précisions.

Certains tests type test du Chi-Deux d'adéquation peuvent tout de même être effectué ? Si je ne me trompe pas, celui-ci n'implique pas un ech aléa iid.

Il est vrai que dans la plupart des cas,on se lance tête baissée dans les tests pour prouver la significativité de nos résultats. Or dans certains cas, seule la statistique descriptive est possible car l'échantillonnage est influencé !

Mais les résultats passent généralement moins bien dès lors qu'ils sont descriptifs et qu'il n'y a pas la fameuse "p-value" pour appuyer sur la significativité ..

Cdlt,

Certains tests type test du Chi-Deux d'adéquation peuvent tout de même être effectué ? Si je ne me trompe pas, celui-ci n'implique pas un ech aléa iid.

Quand on cherche à faire des stats, il ne faut pas simplement cocher des cases d'applicabilité d'un test ou d'une procédure. Si on cherche un échantillon aléatoire, ce n'est pas juste pour le terme "aléatoire" mais bien pour se prémunir de toute influence d'organisation des données sur le résultat. Par ex, dans ton cas, tu fais un test d'adéquation d'une distrib issue d'un échantillon à la distrib issue de la population, sans avoir couvert plus d'une entrepris, qu'est ce qui te garanti que l'adéquation ou la non-adéquation de la distrib empirique n'est pas due au fait que l'entreprise dans laquelle tu as échantillonnée applique des procédures particulières ou encore qu'elle est liée à un certain territoire géographique qui a aussi ses propres particularités.

Bref, il faut bien peser le sens du "iid" que l'on a trop tendance à traiter comme un aspect purement mathématique alors qu'il recouvre avant tout des aspects pratiques essentiels quan tà l'interprétation des résultats.

Mais les résultats passent généralement moins bien dès lors qu'ils sont descriptifs et qu'il n'y a pas la fameuse "p-value" pour appuyer sur la significativité ..

Idem, c'est bien parce que beaucoup de monde ne sait pas à quoi répond la p-value qu'on en vient à une application bête.

Nik