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Mann-Whitney U pour grands échantillons

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Message par Cracramon Jeu 8 Mar 2018 - 15:14

Bonjour à toutes et à tous !

Je possède un jeu de données avec des valeurs de potentiels d'ionisation d'ADN pour des mutations bénignes et un jeu de données avec des valeurs de potentiels d'ionisation d'ADN pour des mutations pathogènes.
Je tente de déterminer si les moyennes sont significativement différentes entre mes deux échantillons.

J'ai pour cela vérifier si mes échantillons suivaient une loi normale grâce à un test de shapiro, ce n'est pas le cas. La variance n'est pas la même non plus si je me fie au test de Levene. Dès lors j'ai écarté le test t paramétrique et je me suis tourné vers un test de Mann-Whitney U, cependant je me demande s'il est judicieux de se fier à la p-value obtenue étant donné que la taille de mes échantillons sont différentes et que le nombre d'observations au sein des échantillons est également très grande (2662630 pour mes bénins ,128173 pour mes malades). Il me semblait (je n'arrive plus à remettre la main dessus) avoir lu - au cours de mes recherches pour déterminer le bon test à effectuer - que le test de Mann-Whitney U perdait son intérêt pour de grands échantillons. Il me semble aussi avoir lu que dans certains cas, on pouvait quand même utiliser un test t de student lorsque l'échantillon était grand ? Même si la loi normale n'est pas suivie ?

D'avance merci, tous les éclaircissements sont les bienvenus !! Laughing

Jonathan

Cracramon

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Message par Eric Wajnberg Ven 9 Mar 2018 - 6:29

Je ne vois pas pourquoi un test de Mann-Whitney perdrait de la validité sur de grands échantillons. Je n'ai jamais vu ce genre d'information et n'en comprendrais pas la logique. Ce genre de tests (non paramétriques) au contraire perd de la validité sur de très petits échantillons. Mais c'est une autre histoire. Vous pouvez donc vous lancer.

En revanche, si un test t n'est pas valide (e.g., parce qu'on est trop loin de la normalité), il reste non valide sur de grands échantillons.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
Eric Wajnberg

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Message par droopy Ven 9 Mar 2018 - 8:58

Bonjour,

Ce qu'il risque de se passer mais ça c'est vrai pour n'importe quel test, c'est qu'avec autant de données tes tests soient toujours significatifs et au final peu informatifs.

cdlt
droopy
droopy

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Message par Cracramon Lun 12 Mar 2018 - 8:44

Merci à vous deux pour vos précisions ! Wink
(et merci de m'avoir fait googleliser HTH et cdlt ahah geek )

Cracramon

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