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Test qu khi-deux et AFC

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zezima
Lea24
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Test qu khi-deux et AFC Empty Test qu khi-deux et AFC

Message par Lea24 Mar 21 Mai 2013 - 13:49

Bonjour,
je veux savoir si les deux modalités"confocom et confo" sont liés. Pour cela, j'ai fait un test du khi-deux comme ceci:
tc=table(confo,confcom)
tc
chisq.test(tc)
et j'ai obtenue ces résultats:
tc


confo 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
4 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
5 0 1 2 36 49 25 9 1 0 0 0
6 0 0 0 19 47 34 5 0 0 0 0
7 0 2 0 51 180 350 200 38 2 0 0
8 1 1 0 15 115 429 734 452 70 8 0
9 0 0 0 0 2 18 100 192 76 15 1
10 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 0
11 0 0 0 0 0 2 8 60 66 47 0 confcom

X-squared = 3691.074, df = 90, p-value < 2.2e-16

Mais je pense pas que le resultat est exacteet mon probléme est que je sais pas du tout comment faire pour réaliser l'AFC
Je vous joint le fichier. Aidez moi c'est urgent car je doit finir avant vendredi

Merci d'avance

Lea24

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Message par zezima Mar 21 Mai 2013 - 14:19

Bonjour, quel logiciel utilises-tu ?
zezima
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Message par Lea24 Mar 21 Mai 2013 - 14:22

j'utilise R

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Message par zezima Mar 21 Mai 2013 - 14:36

Pour l'AFC, je te conseille les vidéos de François Husson sur youtube (programmeur de FactoMineR)

https://www.youtube.com/playlist?list=PLnZgp6epRBbQu2QtCyqYL80In1P-A_Iud&feature=view_all


ps: il se peut que l'AFC ne marche pas. J'ai dû recoder mes variables 0-1 en 1-2 et ça a marché


Dernière édition par zezima le Mar 21 Mai 2013 - 14:37, édité 1 fois
zezima
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Message par Lea24 Mar 21 Mai 2013 - 14:47

ok merci pour ta réponse rapide.
Mais pour l'afc j'ai pas compris?

Lea24

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Message par Nik Mar 21 Mai 2013 - 15:45

Bonjour,

ton test du chi² ne peut pas être correct car tu as des zero de partout alors que les effectifs par cellule ne doivent pas être inférieurs à 5.

Pour l'afc, ta question n'est pas claire. Tu veux faire l'afc de la table présentée dans ton premier message ? En tout cas les données que tu fournies ne sont pas sous la même forme.



Nik

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Message par Lea24 Mar 21 Mai 2013 - 15:48

C'est ce qui m’inquiète et tu sais par hasard quel est le problème pour le khi-deux??
Pour l'afc, je veux la faire à partir du tableau de contingence

Lea24

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Message par Nik Mar 21 Mai 2013 - 15:54

le chi² a des conditions d'application. Avoir des effectifs >5 en est une. Je ne sais plus dire de mémoire la raison profonde mais c'est certainement par rapport à l'estimation des chi² partiels observé et le fait de pouvoir assurer qu'ils suivent effectivement une loi du chi² à n ddl.


Nik

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Message par Lea24 Mar 21 Mai 2013 - 16:08

oui mais j'ai deux colonnes et chacune contient 3472 valeurs. Donc l'effectif est > à 5.
et aussi j'ai des variable qualitative. Je te joins le nouveau fichier où je veux faire le test.
Fichiers joints
Test qu khi-deux et AFC Attachment
conformation.xlsx Vous n'avez pas la permission de télécharger les fichiers joints.(239 Ko) Téléchargé 3 fois

Lea24

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Message par Nik Mar 21 Mai 2013 - 18:38

oui mais j'ai deux colonnes et chacune contient 3472 valeurs. Donc l'effectif est > à 5.
pas forcément. C'est le nb dans chaque cellule qui doit être >5.
Dans ton cas la dernière cellule = 3. Donc il faut regrouper des catégories.

pour l'afc, regardes l'aide de la fonction dudi.coa du package ade4.

Code:
tc.coa <- dudi.coa(data.frame(tc))
Nik

Nik

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Message par Lea24 Mar 21 Mai 2013 - 19:52

merci pour le code. Mais est ce que tu peux m'expliquer comment je regroupe les catégories?

Lea24

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Message par Nik Mar 21 Mai 2013 - 20:17

2 solutions :

-tu supprimes la dernière ligne (supprimer une catégorie)
-tu sommes les effectifs des deux dernieres lignes (ou la dernière avec tout autre ligne)

Nik

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Message par benjamin_78 Mar 21 Mai 2013 - 22:33

Lea24 a raison ...
Sinon, ton test est bon, je viens de le recalculer en Matlab. Cela signifie que ta stat du chi2 est de 3691 ce qui est très élevé. La probabilité sous hypothèse d'indépendance de tes deux variables que cette stat soit plus élevé est nulle. Autrement dit, ton hypothèse est fausse.
Bon, cela dit, tu n'as pas besoin de test du khi2 : on voit bien que la connaissance de ta première variable te permet d'obtenir des infos sur la seconde variable (en gros : si la première variable est égale à 7 ou 8, ta seconde le sera aussi !)
Benjamin

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Message par Nik Mer 22 Mai 2013 - 6:01

Lea24 a raison ...
???
il va falloir développer un peu. Raison sur quoi ?

Sinon, ton test est bon, je viens de le recalculer en Matlab.
Tu as reproduis le test du chi² sur la table de contingence qui contient des 0 sur près de la moitié des cellules ? Neutral

Nik

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Message par zezima Mer 22 Mai 2013 - 6:53

Sérieusement, un test du chi2 sur des cellules avec moins de 5 individus n'est pas valable ?

Il faut alors utiliser un test de Fisher exact ?
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Message par Nik Mer 22 Mai 2013 - 7:13

En toute rigueur oui.
C'est comme n'importe quelle statistique réalisée sur un faible nombre de valeur : ça n'a pas de sens. Et là en l'occurance en ce qui concerne la talbe de contingence le vrai problème est la multiplication des cellules avec un effectif de 0.

Il faut ajouter à ça qu'évidemment il existe certaines vision plus "souple" du chi² et d'autres au contraire plus contraignantes encore. Donc quoiqu'il en soit de ce débat à l'heure actuelle, il est plus prudent de se méfier des faibles effectifs. Il est d'autant plus raisonnable de regrouper les catégories lorsqu'il y en a beaucoup comme ici et que finalement ça ne change pas grand chose au sens du test.

Nik

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Message par Lea24 Mer 22 Mai 2013 - 9:03

Oui mais comme le test est bon est ce que j'ai besoin de faire recours à d'autres test?

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Message par Nik Mer 22 Mai 2013 - 9:32

Oui mais comme le test est bon
En quoi est il bon ?

Et je ne suis toujours pas sûr d'avoir compris sur quelle données tu réalises le test du chi². Sur la table de contingence ou sur le tableau que tu as fourni dans un de tes messages?

Nik

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Message par Lea24 Mer 22 Mai 2013 - 9:46

Je fais mon test sur la table de contingence que j'ai obtenu grâce à la table que j'ai fourni en message.

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Message par droopy Mer 22 Mai 2013 - 9:49

Bonjour,

j'ai suivi le fil des discussions et la condition d'application d'un test de chi 2 est un effectif théorique>5 et non pas un effectif observé. On tombe bien dans ce cas la notamment pour les premières catégories ou les effectifs théoriques sont < 5, chi² non applicable. Il te faut comme Nik l'a souligné regrouper tes classes. Après ici, c'est tellement criant que comme on te l'a suggéré, le test n'est pas nécessaire.
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Message par Lea24 Mer 22 Mai 2013 - 9:55

D'accord donc en gros je peux appliquer une AFC puisque l'afc c'est pour expliquer les résultats du khi²?

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Message par Nik Mer 22 Mai 2013 - 10:29

un effectif théorique>5
oui exact.

D'accord donc en gros je peux appliquer une AFC puisque l'afc c'est pour expliquer les résultats du khi²?
Dire que l'AFC est faite pour expliquer les résultats du khi² est un peu réducteur.
L'AFC ne constitue pas un test et il n' y a pas besoin de réaliser un khi² pour l'appliquer. les objectifs de ces 2 analyses sont différents.

Nik

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Message par zezima Mer 22 Mai 2013 - 10:37

Et si je fais un test du Chi2 avec 2000 répétitions (montecarlo), est-ce que j'ai le droit à des effectifs de moins de 5 ?

tmp.montecarlo=chisq.test(varA,varB, B=2000, simulate.p.value=TRUE)
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Message par Nik Mer 22 Mai 2013 - 14:41

C'est pas que t'as le droit ou pas mais ça te permettra de vérifier si les cas où les effectifs sont <5 tiennent la route ou pas. Tu changes d'approche et il me semble que tu tend alors vers un test exact de fisher (à vérifier)

Nik

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Message par droopy Jeu 23 Mai 2013 - 7:27

Le problème d'effectif tu le rencontreras aussi en AFC. Les lignes ou les colonnes avec très peu d'effectifs vont clairement ressortir dans ton analyse. l'AFC met en évidence la singularité. Tu vas donc te retrouver avec ce qu'on appelle des correspondances pointues qui vont prendre le pas sur le reste et au final tu ne verras rien de plus.
droopy
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