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Message par Khi-wi le Lun 15 Juil 2019 - 18:25

Bonsoir à tous,

Dans le cadre de mon mémoire, je réalise une analyse en cross-over.

J'ai créé quatre nouvelles variables par paramètre étudié:
--> d1 et d2, moyennes des différences individuelles entre les données de la période 1 et
de la période 2 (groupe 1 et du groupe 2).
--> a1 et a2, moyennes des moyennes individuelles des données de la période 1 et de la période 2 (groupe 1 et du groupe 2).

En comparant ces 4 variables (2 à 2), j'obtiens:
-> Effet période p = 0,38
-> Interaction traitement-période p = 0,91
-> Effet traitement p = < 0,0001 (0,00004)

Autrement dit: pas d'effet période, pas d'interaction mais bien un effet traitement.

Mon problème apparaît lorsqu'il s'agit de déterminer quel traitement est supérieur.

Est-ce que quelqu'un aurait une solution? Dois-je comparer les différences D1 et D2 ou bien les moyennes par traitement?

Merci d'avance Smile

Khi-wi

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Message par c@ssoulet le Lun 15 Juil 2019 - 19:19

Je ne comprends pas trop ce que tu as calculé, mais la base de la base de l'interprétation du crossover c'est: on compare les résultats de FIN de chaque période avec une anova en mesures repetees (ou un glm)

c@ssoulet

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Message par Khi-wi le Lun 15 Juil 2019 - 20:55

Merci pour cette réponse.

Je me suis basée sur la méthode proposée par Altman qui consiste à calculer les différences et moyennes individuelles par groupe (D1 = différence entre la P1 et la P2 du groupe 1, D2 = différence entre la P1 et la P2 du groupe 2, A1 = moyenne entre la P1 et la P2 du groupe 1 et A2 = moyenne entre la P1 et la P2 du groupe 2). Il s'agit ensuite d'estimer l'effet période en comparant D1/- D2, l'interaction en comparant A1/A2 et l'effet traitement en comparant D1/D2 par l'intermédiaire d'un T test ou bien d'un Mann-Whitney (ce qui était mon cas car mes variables suivent une distribution non paramétrique). Suite à toutes ces manoeuvres, j'obtiens les p-valeurs exposées ci-dessus.

Khi-wi

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Message par c@ssoulet le Mar 16 Juil 2019 - 7:52

Ce que je te disais c'est que quand tu écris les "différences individuelles entre les données de la période 1 et de la période 2", je ne comprends pas trop ce que tu as calculé.
Le chiffre à calculer, c'est la différence "mesure fin de période 2 - mesure fin de période 1"

Après, tu as décortiqué en 3 tests ce que l'ANOVA ou le GLM font en 1 seul. Donc tu as une petite hausse du risque de première espèce, pas vraiment embêtante vu les p que tu obtiens (encore une fois, si les calculs sont justes!)

Quand tu as un p significatif, pour déterminer quel traitement est supérieur, il suffit de regarder le tableau de résultats ! Tu calcules tes moyennes pour chaque période/groupe, et tu vois bien quel groupe a le plus gagné. Si ca ne saute pas aux yeux avec un p traitement < 0.0001 il y a une énorme erreur quelque part.

c@ssoulet

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Message par Khi-wi le Mer 17 Juil 2019 - 16:04

En effet, il s'agit bien des mesures de fin de période !

Il y a bien des différences entre les moyennes, je vais donc axer mon interprétation sur cette base.

Merci beaucoup.




Khi-wi

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