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Analyse de variable quantitative
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Analyse de variable quantitative
Bonjour,
nouveau sur ce forum et après avoir lu le post-it avant de poster, j'aurai besoin d'une petite aide.
Mon travail concerne un travail de thèse sur des greffés pulmonaires. Je compare 2 groupes : un qui est atteint d'une maladie en plus, l'autre indemne. J'ai collecté des facteurs de risque afin de voir si certains étaient significatifs.
On a eu l'aide d'un statisticien pour l'analyse, mais celui ci est en congé et j'aurai besoin d'avancer.
Pour une variable, j'ai ces données :
R$Tempsattente R$DPG = 0 R$DPG = 1
Effectifs présents 156.000 102.000 54.000
Proportions de présents 97.500 96.226 100.000
Effectifs manquants 4.000 4.000 0.000
Proportions de manquants 2.500 3.774 0.000
Moyenne 131.397 134.853 124.870
Ecart-type 183.108 165.228 214.391
Variance 33528.525 27300.364 45963.511
Erreur standard (s.e.m) 14.521 16.360 29.175
Err. Std (basée sur l'ANOVA) NA 18.183 24.990
Minimum 1.000 1.000 1.000
Maximum 1481.000 1327.000 1481.000
Percentile 2,5 2.000 3.575 2.650
Percentile 5 6.500 9.100 4.650
Q1 39.750 51.250 22.000
Médiane 91.000 101.000 72.000
Q3 148.500 161.500 130.250
Percentile 95 296.250 292.800 301.950
Percentile 97,5 524.750 419.000 467.925
Ecart inter-quartiles 108.750 110.250 108.250
IC valeurs borne inf -230.240 -192.915 -305.144
IC valeurs borne sup 493.035 462.621 554.884
IC moyenne borne inf 102.807 102.399 66.353
IC moyenne borne sup 159.987 167.307 183.388
IC moyenne borne inf (ANOVA) NA 98.933 75.503
IC moyenne borne sup (ANOVA) NA 170.773 174.238
Test de normalité de Shapiro-Wilk : p = 0
$Testpv
[1] "Test paramétrique d'égalité de deux variances (Fisher): p = 0.02526"
Test de Student, variances égales : p = 0.7471
$TestsNP
[1] "Test de Mann & Whitney : p = 0.08659"
Que puis je en conclure ? a part que ma population n'est pas normalement distribuée, que les variances ne sont pas égales et que leurs moyennes sont différentes ?
Est il possible d'en tirer un p d'association significative ?
a priori on ne peut pas tirer d'OR de ces données si j'ai bien compris les statistiques.
nouveau sur ce forum et après avoir lu le post-it avant de poster, j'aurai besoin d'une petite aide.
Mon travail concerne un travail de thèse sur des greffés pulmonaires. Je compare 2 groupes : un qui est atteint d'une maladie en plus, l'autre indemne. J'ai collecté des facteurs de risque afin de voir si certains étaient significatifs.
On a eu l'aide d'un statisticien pour l'analyse, mais celui ci est en congé et j'aurai besoin d'avancer.
Pour une variable, j'ai ces données :
R$Tempsattente R$DPG = 0 R$DPG = 1
Effectifs présents 156.000 102.000 54.000
Proportions de présents 97.500 96.226 100.000
Effectifs manquants 4.000 4.000 0.000
Proportions de manquants 2.500 3.774 0.000
Moyenne 131.397 134.853 124.870
Ecart-type 183.108 165.228 214.391
Variance 33528.525 27300.364 45963.511
Erreur standard (s.e.m) 14.521 16.360 29.175
Err. Std (basée sur l'ANOVA) NA 18.183 24.990
Minimum 1.000 1.000 1.000
Maximum 1481.000 1327.000 1481.000
Percentile 2,5 2.000 3.575 2.650
Percentile 5 6.500 9.100 4.650
Q1 39.750 51.250 22.000
Médiane 91.000 101.000 72.000
Q3 148.500 161.500 130.250
Percentile 95 296.250 292.800 301.950
Percentile 97,5 524.750 419.000 467.925
Ecart inter-quartiles 108.750 110.250 108.250
IC valeurs borne inf -230.240 -192.915 -305.144
IC valeurs borne sup 493.035 462.621 554.884
IC moyenne borne inf 102.807 102.399 66.353
IC moyenne borne sup 159.987 167.307 183.388
IC moyenne borne inf (ANOVA) NA 98.933 75.503
IC moyenne borne sup (ANOVA) NA 170.773 174.238
Test de normalité de Shapiro-Wilk : p = 0
$Testpv
[1] "Test paramétrique d'égalité de deux variances (Fisher): p = 0.02526"
Test de Student, variances égales : p = 0.7471
$TestsNP
[1] "Test de Mann & Whitney : p = 0.08659"
Que puis je en conclure ? a part que ma population n'est pas normalement distribuée, que les variances ne sont pas égales et que leurs moyennes sont différentes ?
Est il possible d'en tirer un p d'association significative ?
a priori on ne peut pas tirer d'OR de ces données si j'ai bien compris les statistiques.
SethPistol- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 29/10/2013
Re: Analyse de variable quantitative
Salut,
Pour tirer une conclusion il faut avant tout une question, une problématique. Pour le moment on ne peut que te dire que ton test de comparaison de moyenne sur les rangs ne permet pas de rejeter l'hypothèse H0 d'égalité des moyennes des rangs.
Nik
Pour tirer une conclusion il faut avant tout une question, une problématique. Pour le moment on ne peut que te dire que ton test de comparaison de moyenne sur les rangs ne permet pas de rejeter l'hypothèse H0 d'égalité des moyennes des rangs.
Nik
Nik- Nombre de messages : 1606
Date d'inscription : 23/05/2008
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