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Anova ou Kruskal-wallis lorsqu'il y a très peu de données

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Anova ou Kruskal-wallis lorsqu'il y a très peu de données

Message par AdrienC le Jeu 3 Mai 2018 - 13:40

Bonjour, j'ai un tableau de 6 données (oui c'est très peu !) avec 1 variable Y quantitative, et une variable X qualitative (avec 2 modalités A et B). Il y a 3 individus A et 3 B.

L'objectif est de faire une Anova afin de vérifier si les facteurs A et B sont significatifs.

Je sais que l'Anova ne fonctionne qu'avec des données normales (un test de normalité avec 6 données je ne crois pas que ça existe). J'ai donc pensé à faire un test sur les rangs : Kruskal-Wallis. Mais est-ce que j'ai le droit d'interpréter la p-value que cela me renvoie ? Avec aussi peu de données, mon test n'est pas assez "puissant".

Je ne sais pas quoi faire, s'il existe d'autres statistiques adaptés à d'aussi petits échantillons ... J'ai demandé aux chercheurs qui ont récolté ces données, et apparemment cela serait très cher d'obtenir de nouvelles données :'(

En vous remerciant


Adrien
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AdrienC

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Re: Anova ou Kruskal-wallis lorsqu'il y a très peu de données

Message par gg le Jeu 3 Mai 2018 - 14:52

Bonjour.

La question de la normalité concerne la variable quantitative Y, pas ses valeurs dans l'échantillon. Donc si Y est gaussienne (par exemple des moyennes au bac, qui sont approximativement gaussiennes, ou des poids d'individus d'une population homogène), tu peux faire une anova; d'une puissance assez ridicule, cependant.

A priori, un examen des données peut permettre de conclure, sans test, évidemment, ou pas. Se pose d'ailleurs la question de la représentativité de cet échantillon, s'il est difficile de collecter plus de données.

Cordialement.

gg

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