Test ANOVA ou Student ?

Bonjour tout le monde,

J'espère poster ma question dans la bonne section du forum et qu'elle ne soit pas redondante (après une rapide recherche je n'ai rien trouvé à ce sujet).

Après moult recherche sur internet et dans mes cours j'ai du mal à trancher sur ces 2 tests.

Cette partie de mon mémoire est relativement simple :
J'ai mesuré l'amplitude (en degré) de mouvement en rotation interne (RI) et en rotation externe (RE) de 45 sujets (20 hommes et 25 femmes). Les bras dominant (D) et non dominant (ND)
Je souhaite tester (1) si les amplitudes sont différentes entre les sexes pour chaque rotation (comparer bras gauche RI pour les 2 sexes puis bras gauche RE pour les 2 sexes etc) (2) comparer l'influence du bras dominant (donc comparer par exemple RI du bras D par rapport à RI du bras ND, je filtrerais sur SPSS pour faire une fois pour les hommes une fois pour les femmes et une fois pour la globalité).

Ce que je pense :
- Quand il y a 2 groupes pour moi c'est du student (une anova pour 2 groupes = un student quand les conditions sont réunions)
- Je vois des fois qu'il faut 2 variables quantitatives pour du student et parfois qu'il faut juste la variable dépendante qui soit quantitative ? Et quand je mate des exemples d'exo je vois que parfois il y a bien une variable qualitative (genre on peut comparer les sexes avec student)
-Selon moi : mes données sont indépendantes avec la variable dépendante quantitative et la variable indépendante qualitative. Pour faire student (valider ?) student il faudra que je vérifie que mes variances sont égales (pour cela regarder F de Snedecor) et rien de plus (aussi vérifier normalité avec kurtosis ?)

Voilà voilà, je ne sais pas si c'est clair n'hésitez surtout pas à demander des compléments d'informations si jamais.

Merci d'avance pour le temps que vous consacrerez,

Signé : un étudiant qui ne lâche rien pour son mémoire

NB : je ne pense pas que ça change qq chose, mais je travail sous SPSS

Bonjour.

Si tu compares des groupes 2 à 2, ce n'est pas une anova qu'il faut faire, mais soit Student, si ta variable dépendante est gaussienne (ou l'effectif est suffisant), soit un test non paramétrique du style Mann-Withney ou Wilcoxon.
Si tu compares les deux bras, c'est du test apparié qu'il faut pratiquer, par contre, pour comparer hommes et femmes, pas d'appariement.
Je n'ai pas compris pourquoi tu parles de 2 variables pour Student, on compare les valeurs (la moyenne) de deux séries d'une variable numérique.

Je n'ai pas compris non plus si tu voulais faire plusieurs comparaisons à la fois, ce qui semble difficile, tes groupes étant d'effectifs faibles.

Cordialement.

Si tu n'as que deux groupes à comparer, tu peux faire soit l'anova, soit le t-test.

Logiquement tu devrais obtenir des résultats similaires, surtout si les hypothèses sur les variances sont respectées.

Cdt,

Niaboc

Même si les tests de moyenne sont plus couramment utilisé lorsque tu n'as que deux groupes à comparer...
L'Anova va plutôt être utilisée au delà de 3 groupes.

Niaboc

Bonsoir,

Pour student, le F de Fisher (test d'égalité de 2 variances) ne sert donc à rien c'est MAIS c'est normalité (répartition de mes valeurs) que je dois tester donc faire test de Kustosis.
Si c'est normal top je mate ma p-valeur sinon je dois changer le test par Mann-Withney (par exemple).

Je sais pas si quelqu'un utilise SPSS mais il donne automatiquement une 2ème p-valeur quand F de Fisher est significatif (du coût SPSS test l'égalité des variances), quelqu'un sait quel test il fait à ce moment là ? Mann-Withney ?

J'ai des problème avec les notions d'apparié, indépendant, pairé.
- Indépendant = pairé =  lorsque les observations sont indépendantes à l’intérieur des groupes et d’un groupe à l’autre
- Apparié= d’un groupe à l’autre, les individus sont liés. C’est le cas lorsque nous procédons à des mesures répétées sur les mêmes sujets.

Si c'est bien ça, alors je comprends que pour les bras, comme c'est à la même personne, c'est donc apparié la comparaison. Pour la comparaison Homme/Femme, on n'aura pas 2 mesures par sujet du coup c'est indépendant. Juste

Pour l'histoire des variables de student, ça c'est éclairci je me suis embrouillé dans ma tête " deux séries d'une variable numérique " ma mis les choses au claire.

Yes niaboc, de ce que j'ai retenu de mes cours un ANOVA dans ces conditions devraient donner le même résultat.

Mais du coup c'est quoi la différence avec un Khi². C'est l'histoire de qualitatif/quantitatif ?
Si je souhaite comparer s'il y a une différence dans le bras et la rotation le plus limité chez chaque sujet ? (comparer pour les hommes puis les femmes puis de manière global) c'est Khi² qu'il faut que je fasse (juste un problème de valeurs inf à 5 en RE bras droite du coup c'est un autre test que je dois faire ?)

Tableau du bras et de la rotation le plus limité.

Bras Dr Bras Ga
          RI RE RI RE
Homme 6 3 5 6
Femme 12 1 5 7
Total 18 4 10 13

Sorry si j'abuse, c'est vexant d'être si prêt du but et de foirer juste à cause d'un test non pertinent fait :/

je ne comprends pas tes RI et RE, mais si, comme je crois le voir, tu as réparti les hommes d'une part, les femmes d'autre part, dans 4 catégories, un test de Khi-deux (ou plutôt ici un test exact de Fischer, adapté à de petits effectifs), te permettra de savoir si les résultats des hommes et des femmes sont dépendant ou non des catégories et réciproquement si les effectifs des catégories sont liés au sexe ou non.
Dans ce test, tu étudies une répartition en classes suivant deux variables. Avec Student ou anova tu étudies des échantillons de valeurs d'une variable suivant certains groupements (échantillons). Donc rien à voir

Bonjour,

RI = rotation interne du bras
RE = rotation externe du bras

Je ne connais pas Fisher pour de petits échantillons, je vais essayer de voir ça sur SPSS. Les conditions pour qu'on puisse appliqué ce teste juste égalité des variances ?

Pour un test exact de Fisher, tu n'as pas besoin d'hypothèse particulière. C'est un test non-paramétrique.

Niaboc

Tu mesures un angle en degrés, donc tu mesures une variable continue
Tu as 2 groupes : H et F
Pour chaque volontaire, tu mesures bras dominant et bras non dominant. Ces 2 mesures étant faites sur le même sujet, elles ne sont pas indépendantes et on doit en tenir compte.

A mon avis tu peux faire une ANOVA en mesures répétées, avec sexe en variable inter et bras d/nd en variable intra, qui te donnera toutes les réponses, y compris l'interaction, en 1 seul test.

Merci beaucoup,
J'ai trouvé mon bonheur avec vos pistes :-)