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Message par GregStats le Mer 16 Jan 2019 - 10:37

Bonjour à tous,

Je cherche à comparer deux groupes C et W, de très petits échantillons (n=3).
Valeurs :
Groupe C : (0.2277333, 0.2579631, 0.4167928)
Groupe W : (0.1404679, 0.1245406, 0.1553659)

Les échantillons sont indépendants

Par habitude, je compare sur R les petits effectifs à l'aide d'un test de wilcoxon mann whitney (wilcox.test).  p-valeur obtenue = 0.1
Par curiosité j'ai regardé les résultats lorsque je compare ces deux groupes à l'aide d'un test de Kruskal-Wallis (kruskal.test). p-valeur obtenue = 0.049



Je pensais que les tests étaient similaires et que le test de Kruskal permettait de comparer 2 ou plus échantillons.
Or, si je me fie aux p-valeurs, les conclusions diffèrent.

Comment expliquer cela ?

D'avance merci,
Grégoire

GregStats

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Message par seanmccain le Mar 29 Jan 2019 - 10:57

J'ai testé et les p-values sont bien les mêmes. Attention à ne pas mettre l'option de correction de continuité pour le test de MW.
Sinon vue la taille de vos échantillons, il vaut mieux utiliser un test exact. Les p-values asymptotiques sont trop risquées. Pour les tests exacts vous pouvez utiliser XLSTAT ou StatXact.

seanmccain

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Message par Eric Wajnberg le Mer 30 Jan 2019 - 12:52

seanmccain a écrit:J'ai testé et les p-values sont bien les mêmes. Attention à ne pas mettre l'option de correction de continuité pour le test de MW.
Sinon vue la taille de vos échantillons, il vaut mieux utiliser un test exact. Les p-values asymptotiques sont trop risquées. Pour les tests exacts vous pouvez utiliser XLSTAT ou StatXact.
seanmccain, ca serait bien si vous expliquiez la syntaxe que vous avez utilisez. Pour moi :
Code:
> un=c(0.2277333, 0.2579631, 0.4167928)
> deux=c(0.1404679, 0.1245406, 0.1553659)
> kruskal.test(list(un,deux))

        Kruskal-Wallis rank sum test

data:  list(un, deux)
Kruskal-Wallis chi-squared = 3.8571, df = 1, p-value = 0.04953

> wilcox.test(un,deux,correct=FALSE)

        Wilcoxon rank sum test

data:  un and deux
W = 9, p-value = 0.1
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

>
Pas de correction de continuité sur le test WMW, et les deux p-values sont bien différentes.  Une explication semble nécessaire.

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