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Vérification compréhension output Anova mesures répétées

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Vérification compréhension output Anova mesures répétées Empty Vérification compréhension output Anova mesures répétées

Message par muriki_be Dim 20 Avr 2014 - 15:46

Bonjour !

Je me permet de faire appel à vous pour confirmer que ma compréhension de l'interprétation de l'effet d'interaction de l'anova est bien correcte.
Un grand merci d'avance à ceux qui tenteront de m'aider !

Je fais tourner des Anovas à mesures répétées Groupe (3 formations différentes) X Temps (2 temps de mesure, avant et après les formations).

J'ai dessiné dans l'image ci-dessous 4 profils possibles de l'évolution des groupes.

Vérification compréhension output Anova mesures répétées Anovas

Le prédictions (significativité) que je formule en dessous des graphes sont-elles correctes ?

En d'autres termes, est-il correct de dire que l'interaction Groupe x Temps sera significative si UN des groupes diffère significativement des TROIS AUTRES ?

Si cela est correct, il me semble que je ne trouverai jamais d'interaction significative dans les cas 3 et 4. Est-ce juste ?
Ce test n'est donc sans doute pas approprié pour tester les prédictions 3 et 4. Pour ces cas là, que recommandez-vous ?
Les test post hoc classiques sont très restrictifs et, dans mes données, rien ne sort significatif, même si les scores bruts laissent penser qu'un effet se cache derrière mes données.
J'ai pensé aussi aux contrastes, mais je ne parviens à rien de plus "sexy"...

La solution de comparer les groupes deux à deux est celle qui pour le moment me donne le plus d'informations, mais je sais que je ne peux normalement pas le faire parce que je fais tourner plusieurs fois des analyses sur les mêmes données. Je devrais donc appliquer une correction (qui dans la plupart des cas, fait disparaître tous mes effets). Si je présente les résultats de cette manière, groupes 2 à 2, quel serait le type de précaution que je devrais indiquer pour prévenir mon lecteur du fait que je n'ai pas appliqué de correction et des conséquences potentielles de procéder de la sorte.

Voilà, j'espère avoir été compréhensible. Ce n'est pas toujours facile de savoir si ce qu'on a en tête peut être perçu par quelqu'un qui est en dehors :-)
Si je dois préciser des choses, je me ferai un plaisir de le faire.

D'avance, un immense merci à ceux qui me liront et qui pourront m'aider !

muriki_be

Nombre de messages : 2
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Vérification compréhension output Anova mesures répétées Empty Re: Vérification compréhension output Anova mesures répétées

Message par c@ssoulet Mar 22 Avr 2014 - 8:10

L'interaction est significative si l'EVOLUTION d' AU MOINS L'UN des groupes est différente de l'évolution des autres.

Sur le principe 3 devrait probablement etre significatif et visuellement on ne peut pas dire grand chose de 4, ptet ben qu'oui ptet ben qu'non.

c@ssoulet

Nombre de messages : 925
Date d'inscription : 05/05/2008

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Message par muriki_be Mar 22 Avr 2014 - 10:53

Bonjour c@ssoulet,

Merci pour votre réponse.
Pour les cas 3 et 4, la significativité dépendra de la variance du groupe, juste ?
Si elle est relativement grande, cela expliquerait pourquoi les cas 3 et 4 ne sont pas significatifs. C'est correct comme raisonnement ?
Avez-vous une meilleure méthode que l'anova classique à proposer pour tester les cas 3 et 4 si la variance est relativement élevée ?
Merci !

muriki_be

Nombre de messages : 2
Date d'inscription : 06/08/2012

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Vérification compréhension output Anova mesures répétées Empty Re: Vérification compréhension output Anova mesures répétées

Message par c@ssoulet Mar 22 Avr 2014 - 12:08

C'est a peu près ca. Elle dépendra en fait de significativité de la différence variance totale / variance résiduelle, sachant que les variances résiduelles sont calculées en fonction de chaque sous groupe et de la variable "mesure répétée", ce qui est déjà difficile à imaginer mentalement. Plus un facteur de correction tenant compte du non respect de l'hypothèse de "sphéricité des données", inhérent au design en mesures répétées.

Il n'y a rien de simple pouvant remplacer l'ANOVA en mesures répétées sur ce design. Si la variance des sous groupes est élevée, de toutes façons, ca reflète une grande variabilité des données, qui fragilise les conclusions que l'on peut tirer de ton expérience. Cette fragilité se traduit par une valeur de p élevée. Ca n'a donc pas de sens de chercher un autre test qui te permette d'avoir un p qui te plaise plus....

c@ssoulet

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Date d'inscription : 05/05/2008

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