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Comparaison multiple après chi²

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Comparaison multiple après chi² Empty Comparaison multiple après chi²

Message par Bastos Jeu 16 Aoû 2012 - 7:46

Bonjour,

je possède des données sur la présence/absence d'un mammifère (codée 0/1) ainsi que plusieurs paramètres environnementaux (données qualitatives uniquement).
J'ai effectué des chi² d'indépendance pour chacun de ces paramètres (table de contingence 2*nombre de modalités pour chaque paramètre).J'aimerais maintenant faire un test de comparaison multiple pour ceux où le test s'est avéré significatif (p-valeur<0.05) afin de savoir d'où provient l'hétérogénéité.
Quelqu'un pourrait-il me dire comment je dois faire, quelle commande faut-il utiliser? On m'a dit d'utiliser chisqPostHoc mais R me dit qu'il ne trouve pas cette fonction...

Merci d'avance

Bastos

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Message par Nik Jeu 16 Aoû 2012 - 10:16

Déjà répondu sur un autre forum Wink

Nik

Nombre de messages : 1606
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Comparaison multiple après chi² Empty Re: Comparaison multiple après chi²

Message par Bastos Jeu 16 Aoû 2012 - 12:56

Salut Nik

Effectivement tu m'as répondu sur un autre forum mais ce n'était pas mon compte sur l'autre forum.
J'avais bien pensé a faire ce que tu m'a dit pour connaitre le package mais il n'apparait pas dans la liste quand je clique sur "installer des packages" et je ne le vois pas non plus sur Cran-R project, je ne sais pas du tout pourquoi...As-tu un lien où je peux le télécharger stp?

J'en profite pour te poser quelques autres questions : quand plus de 20% de mes effectifs théoriques sont inférieurs à 5, je fais un test de Fisher au lieu du X² mais le message suivant apparait parfois : [8] ERREUR: FEXACT error 7.
LDSTP is too small for this problem.
Try increasing the size of the workspace.

Je pense que cela est du à mes effectifs qui sont vraiment trop déséquilibrés dans quelques cas. Comment fait-on pour augmenter la taille de l'espace de travail? Ou comment remédier à ce problème?

Enfin, pourrais tu m'expliquer la différence entre chisq.test et prop.test (j'obtiens la même p-value dans les 2 cas)? je n'arrive pas à savoir lequel utiliser pour mes comparaisons.
Dans mon cas, est-ce juste si je fais un prop.test, suivi d'un pairwise.prop.test pour la comparaison multiple? (dans le cas où la p-value est <0.05)

Merci encore!


Bastos

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