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adapter ou standardiser les test utilisés pour un suivi?
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adapter ou standardiser les test utilisés pour un suivi?
Bonjour à tous
chaque mois je dois comparer le poids moyen de 18 bassins dans une exploitation aquacole
lors de ces comparaisons (student ou wilcoxon) deux à deux, je suis confronté au problème suivant:
certaines comparaison peuvent être praramétriques, d'autres non.
Est il préférable d'adapter les test au données ( test paramétrique lorsque c'est possible, sinon non paramétrique )
ou bien de standardiser la procédure ( non paramétrique, autrement dit wilcoxon, pour toutes les comparaisons )?
Dans le premier cas on gagne en précision, en utilisant des test paramétriques de temps en temps, mais la précision est inégale.
Dans le second cas, la précision est moindre mais stable..
quelle est selon vous la meilleure option? Les variation de précisions des test statitsiques peuvent elles biaiser l'interprétation?
Merci d'avance
Yannick
chaque mois je dois comparer le poids moyen de 18 bassins dans une exploitation aquacole
lors de ces comparaisons (student ou wilcoxon) deux à deux, je suis confronté au problème suivant:
certaines comparaison peuvent être praramétriques, d'autres non.
Est il préférable d'adapter les test au données ( test paramétrique lorsque c'est possible, sinon non paramétrique )
ou bien de standardiser la procédure ( non paramétrique, autrement dit wilcoxon, pour toutes les comparaisons )?
Dans le premier cas on gagne en précision, en utilisant des test paramétriques de temps en temps, mais la précision est inégale.
Dans le second cas, la précision est moindre mais stable..
quelle est selon vous la meilleure option? Les variation de précisions des test statitsiques peuvent elles biaiser l'interprétation?
Merci d'avance
Yannick
psettamaxima- Nombre de messages : 4
Date d'inscription : 21/06/2007
Re: adapter ou standardiser les test utilisés pour un suivi?
Officiellement, Student est adapté au distribution normales.
En pratique, Student fonctionne parfaitement avec des distributions "grossièrement" normales. Il est très robuste à l'hypothèse de normalité.
Dans ton cas, si des tests refusent la normalité de distribution mais que graphiquement, ça a une tête grossièrement de loi normale, il faut toujours mieux utiliser student.
En pratique, Student fonctionne parfaitement avec des distributions "grossièrement" normales. Il est très robuste à l'hypothèse de normalité.
Dans ton cas, si des tests refusent la normalité de distribution mais que graphiquement, ça a une tête grossièrement de loi normale, il faut toujours mieux utiliser student.
Kolmogorov- Nombre de messages : 143
Date d'inscription : 22/01/2006
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