interpretation anova

Bonjour,

J'aurai besoin de précisions pour interpréter les résultats d'une anova à 1 facteur.
Je dispose d'unités spatiales (A, B, C, etc.) qui forment mes catégories. Pour chacune de ces unités je dispose d'une valeur en pourcentage qui représente la proportion d'individus d'une certaines tranche d'âge.

Je souhaite montrer que la structure par âge ne varie pas d'une catégorie spatiale à l'autre, est-ce que l'anova est bien adaptée ? En effet est-ce qu'elle permet de dire que la variable quantitative continue varie ou non en fonction des catégories ou est-ce qu'elle permet de dire seulement que la moyenne de ma variable quantitative continue varie ou non en fonction des catégories ?

J'obtiens un F égal à 0, ce qui me permet donc d'accepter (ou de ne pas rejeter) mon hypothèse H0. D'après cela les moyennes de mes catégories sont égales et il n'y a pas d'effet de ces mêmes catégories spatiales sur les valeurs de Y.

Or la p-value est égale à 1. Est-ce que cela me permet toujours de conserver H0 ?

Merci d'avance.

Bonjour.

Je ne comprends pas très bien que vient faire un Anova dans ton cas. Quels sont les échantillons de valeurs que tu utilises (des pourcentages de classes ne sont pas des valeurs, mais des fréquences) ?
D'autre part, un F égal à 0 veut dire que la variance inter-échantillon est nulle, autrement dit que les moyennes sont égales. Comme je ne sais pas de quelle variable tu fais l'échantillonnage, je me garderai d'interpréter, mais ça signifie qu'on a fait une anova pour rien : Elle sert à étudier si le fait que les moyennes sont inégales est normal (dispersion statistique) ou dû à une différence entre les échantillons. ici, les moyennes ne sont pas inégales !

Cordialement.

Bonjour,

Merci pour votre réponse. Je vais préciser ma question.

J'ai une variable nominale (8 catégories, A, B, C, etc. qui représente des unités administratives). Et une variable quantitative continue exprimée en pourcentage (qui représente la proportion d'individu de la tranche d'âge 0-4 ans dans chacune des unités administratives).

Justement si H0 est rejetée (ce qui est le cas si F=0 donc), est-ce que en termes d'interprétation je peux dire qu'il n'y a pas de différence dans la proportion d'individu entre mes différentes catégories ? Mais si p=1 le résultat n'est pas significatif ? Du coup est-ce que je peux quand même conclure ?

Merci.

Ok.

Donc pour chaque catégorie, tu as une seule valeur. Il n'y a pas la situation qui permettrait de faire une anova.

Je réponds d'abord à ton dernier paragraphe : F=0 et p=1 donnent le même résultat : l'hypothèse H0 n'est pas rejetée, le test n'est pas significatif (l’hypothèse d'une anova est que les différents échantillons ont des moyennes égales). Rappel : test significatif = hypothèse rejetée.

Donc ce que tu voudrais, c'est savoir si tes pourcentages sont différents (on ne peut pas parler de "significativement différents" puisqu'il n'y a pas échantillonnage statistique. Il suffit de regarder.
"ah oui, mais j'aimerais avoir un test statistique qui ..." Moi aussi j'aimerais avoir un test statistique qui me donnerait le prochain tirage du Loto.
Ce n'est pas vraiment une blague, mais ici tu as des données complètes, il n'y a pas de manque de connaissance. Donc ce sont des statistiques descriptives, pas des statistiques inférentielles. Si la proportion est 3 % dans A et 3,1% en B, le pourcentage est supérieur en B qu'en A (de 3,3%).

Cordialement.