Choix d'un test de comparaison multiple

Bonjour,

J'ai besoin suite à une anovaà un facteur de réaliser une comparaison multiple par paire de mesgroupes afin d'identifier quels groupes sont différents de façonsignificative et surtout afin d'extraire de l'ensemble de monéchantillonnage les groupes extrêmes ("les meilleurs et les moins bons"). Mon jeu de données est composé de 40 groupes dont les effectifs sont inégaux (allant de 3 observations à 20). Il existe une multitude de test de comparaison multiple et j'avoue avoir du mal à choisir le plus adapté. Pouvez-vous m'aider dans mon choix?

Merci.

Salut,

voici une doc dont je me sers en ce moment pour découvrir les ANOVA, il me semble qu'en page 6 ici: http://mathsv.univ-lyon1.fr/cours/pdf/stat/Chapitre9.pdf tu pourras trouver un résumé qui t'aiguillera en attendant d'avoir une réponse concrête.

Salut,

Merci pour ta réponse, mais en fait je cherche à choisir le test qui fera suite à mon anova et me permettra de comparer 2 à 2 tout mes groupes. J'ai en fait du mal à choisir parmis, l'HSD de tukey, des test t corrigé avec bonferroni, Dunn-Sidack, des PLSD de Fisher... pour ne citer que ceux parmi lesquels j'hésite.

merci tout de même pour le doc.

Alex.

Pour préciser ma demande:

J'ai 40 groupes à comparer présentant un déséquilibre dans leurs effectifs.

J'ai peur d'être trop conservateur avec Bonferroni ou dunn-sidack, et ne connais pas les limites d'utilisation pour l'HSD. J'ai aussi la possibilité de faire un test de REGWQ, est ce que je peu utiliser ce genre de test dans le cas d'effectif de classe déséquilibré?

Merci d'avance pour votre aide, je suis un peu perdu dans la multitude des choix possibles.

Alexandre.

Salut,

Il me parait étrange qu'avec des effectifs aussi faibles dans certaines classes et notamment sur 40 groupes, que tu puisses faire une ANOVA sans avoir de problème d'hétéroscedasticité. Donc as tu testé l'égalité des variances (test de bartlett ou de levene) avant de faire ton ANOVA.
Pour ta comparaison multiple, il me semble assez peu intéressant de connaitre les différences 2 à 2. Pour ma part je te conseillerai d'évaluer graphiquement et numériquement les comparaisons dont les valeurs apparaissent réellement différentes et pas seulement par rapport à la p-value d'un test. A mon avis le HSD de tuckey sera planté par tes effectifs trop différents.

Enfin j'ajouterai que 40 groupes c'est proprement énorme surtout qu'apparemment l'effectif ne suit pas. D'une part avec autant de groupes tu es quasi certains de mettre en évidence une différence statistique ne serait ce que par le hasard donc je pense qu'il faudrait regrouper les effectifs et réduire le nombre de classes.

Nik

"D'une part avec autant de groupes tu es quasi certains de mettre en évidence une différence statistique ne serait ce que par le hasard " <- encore une fois je ne suis pas coutumier des ANOVA mais j'imagine que tu parles de p-valeurs ici, du coup ne pourrait-il pas utiliser les ajustements de Bonferroni sur les statistiques qu'il calculera?

Non l'ajustement de bonferroni va se faire sur la comparaison multiple. Moi je parle du fait que son ANOVA de départ n'est pas bonne. Il n'y a pas d'ajustement de bonferroni dans l'ANOVA mais oui il s'agit bien du défaut inhérent à l'utilisation de toute p-value.

Nik

Bonjour,

Merci pour vos réponses. Je n'avais en effet pas pris la peine de tester l'égalité des variances, ce que je viens de faire. Le résultat est que pour 2 des 3 variables étudiés je dois rejeter l'hypothèse d'égalité des variances. Grosse erreur de ma part. Bref, mes questions sont donc les suivantes:

-je compte faire un test de Kruskal wallis à la place d'une anova, est ce corect?

L'objectif de mes analyses est ensuite d'extraire de mes 40 groupes les "meilleurs" et les "moins" bon afin d'effectuer des mesure complémentaire sur ces derniers (taux d'expression de gènes d'intérêts notamment). Comment puis-je procéder à la suite de mon test de KW afin de sélectionner des groupes significativement différents?

Afin de ne pas être trop conservateur, est-ce que je peux opter pour la suppression des groupes intermédiaires (groupe "moyens") et effectuer des comparaisons multiples sur les groupes extrêmes (10 premiers et 10 derniers par exemple).

Merci encore pour votre aide.

Alexandre.

Oui kruskal wallis est une option. Mais si tu limites tes groupes en regroupant les catégories (pour gonfler les effectifs dans chaque groupe) alors tu pourras peut être faire une ANOVA qui est quand même autrement plus puissante qu'un test non-paramétrique sur les rangs.

L'objectif de mes analyses est ensuite d'extraire de mes 40 groupes les "meilleurs" et les "moins" bon afin d'effectuer des mesure complémentaire sur ces derniers (taux d'expression de gènes d'intérêts notamment). Comment puis-je procéder à la suite de mon test de KW afin de sélectionner des groupes significativement différents?

Fais tout simplement des graphiques te tes données et regardes les groupes qui s'écartent le plus de la moyenne globale. La base de l'analyse de donnée c'est avant tout de bien connaitre ses données et certainement pas de faire des tests dans tous les sens et de mettre des p-values.

Afin de ne pas être trop conservateur, est-ce que je peux opter pour la suppression des groupes intermédiaires (groupe "moyens") et effectuer des comparaisons multiples sur les groupes extrêmes (10 premiers et 10 derniers par exemple).

A mon avis ill ne faut pas supprimer des groupes mais fusionner. Mais ça dépend quand même des groupes et de la question posée bien sûr.

Nik

Je crois savoir que le test de K-W a le défaut de ne pas permettre de faire du multivariée ou un truc du genre, j'ai souvenir d'avoir lu que ça posé problème dans ce cas là, enfin je dis ça pour qu'avant de te lancer dedans avec beaucoup d'espoir tu te renseignes un minimum. Néanmoins il se peut que je me souvienne mal...

Le topic où j'avais lu ça devrait logiquement être dans la première ou seconde page de ce forum...

Bonjour,

Merci pour vos réponse et votre rapidité. Effectivement le regroupement de mes groupes serait la solution la meilleur. Le problème est que ma question biologique m'empêche formellement de réaliser de tels regroupements. Je vais donc faire un KW. En ce qui concerne le multivarié, pas de PB à priori car je traite mes variable réponse séparément, pas de multivarié donc.

Merci encore pour vos conseils.
Pourriez vous me donner des références (cours en ligne, bouquins...., abordant les comparaisons multiples et les analyses sur structure en bloc (complets ou non), utilisant des données qualitatives).

Alexandre.

Pour le test de K-W tu devrais pas avoir de mal à trouver de la bonne doc sur le net juste en tapant le dit-test... la seule chose dont j'ai souvenir c'est que le test se base sur le rang que prenne tes données et non leur format brut.

Eventuellement tu peux chercher la doc du support SAS sur ce test qui m'avait apporté pas mal d'infos à l'époque.

Ok, merci pour l'info et les conseils.


Alexandre.