Choix du test et interprétation pour des données qualitative

Bonjour,

Je suis débutant en statistique et j'ai besoin d'aide pour choisir les tests statistique et les interpréter.
Je travail sur statistica.

Données :

J'ai réalisé une expérience sur 22 participants. Pour chacun de ces participants j'ai enregistré trois variables :

C (contrainte) : qualitative ordinale {faible, moyen, fort}
P (performance) : qualitative ordinale {mauvaise, moyenne, bonne}
Comp (comportement) : qualitative nominale {Comp1, Comp2, Comp3}

Ces variables ont été enregistrées toute les secondes sur 20 minutes. J'ai donc un totale de 24000 données par variables.

Je cherche maintenant à analyser : 1. l'effet de C sur P; 2. l'effet de C sur Comp.

Choix des tests statistiques :

Pour l'effet de C sur P, comme les deux variables sont qualitatives ordinales, j'ai utilisé un test de kruskal wallis.
Pour l'effet de C sur Comp, comme C est ordinale et Comp nominale, j'ai utilisé un test de Chi².
Ma première question est : est-ce les bon choix de test?

Résultats :

1. Kruskal-Wallis test: H ( 2, N= 26220) =1227,338 p =0,000
2. Chi-Square = 402,1464 df = 2 p = 0,000

D'après ce que je comprend, dans les deux cas il y a un effet significatif (p = 0,000).
Ma deuxième question : Peut on avoir un résultat entre chaque modalité de C, donc pour C=faible, C=moyen et C=forte?

Merci d'avance.

deux problèmes, a priori.

1) Un test de Kruskal-Wallis n'est rien moins qu'une anova, c'est-à-dire sur variable quantitative. Aucune de vos variable n'est quantitative. Il y a une erreur là, je pense.

2) L'ensemble des mesures réalisées sur chaque participants toutes les secondes durant 20 minutes ne sont pas indépendantes, car ce sont les mêmes participants qui sont suivis. Vous êtes dans une cas de pseudo-replicats (par exemple, si vous faites des mesures toutes les demi-secondes, vous augmenteriez par deux la taille de l'échantillon qui pourtant reste le même).

Soit vous ne gardez que la moyenne de toutes les mesures de chaque participant et la taille de l'échantillon est (et reste) 22. Auquel cas, de simple chi2 semblent pouvoir faire l'affaire.

Soit vous considérez l'ensemble des mesures toutes les secondes et là deux solutions s'offrent à vous:

Ou bien l'évolution des réponses dans le temps vous intéresse, et vous travaillez en données dites répétées (par exemple pour ajuster un modèle de régression multinomial sur données répétées - avec un GEE).

Ou bien cette évolution ne vous intéresse pas (paramètre dit de nuisance), auquel cas un modèle mixte, avec le temps comme facteur aléatoire, fera l'affaire, encore une fois sur un modèle de régression multinomial.

Mais tout ceci demande un peu de pratique (et de théorie).

HTH, Eric.

Bonjour,

Merci pour la réponse.

D’après les informations que j'ai trouvés (voir tableau), on peut appliquer un test de Kruskal-Wallis par rang sur des données qualitative ordinale. Au lieu de calculer la moyenne, on calcule la fréquence d’apparition (il me semble), dans le cas ou nos variables sont indépendante.

si j'ai bien compris je suis dans un cas où mes données sont appariés. Je pourrais donc utiliser une test de Friedman?

Jamais entendu parlé de l'utilisation d'un de test de Kruskal-Wallis sur des données qualitatives ordinales (et ça m'étonne beaucoup, en fait).

Je ne peux donc pas vous aider. Désolé.

Cordialement, Eric.