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comparaison de moyenne

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Message par toussaZK Jeu 20 Oct 2016 - 7:40

Bonjour,

Pour deux échantillon de taille 10 et qui ne suivent pas une loi normale,je voulais testé la différence de moyenne entre eux, donc j'ai utilisé le test de wilcoxon en trouvant un p_value =1 donc ce qui signifie que les deux moyennes ne sont pas significativement différent, j'ai aussi calculé l'intervalle de confiance de la différence de moyenne en trouvant
IC=[-6.79,1.75]
avec m1=0.9 et m2=3.4 (m1et m2 sont les moyennes de chaque groupe)


Notre hypothèse est la suivante
H0": On calcule différence entre ces deux moyennes et son intervalle de confiance bilatéral à 95%. Si la limite supérieure de cet intervalle de confiance n'est pas supérieure à un 1, il pourra être conclu à l'égalité des deux groupes"
Donc on peut dire que les deux groupes sont différent puisque la limite superieure de IC est >1 ?

Merci d'avance pour vos réponses qui m'aideraient beaucoup,
Cordialement

toussaZK

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Message par c@ssoulet Jeu 20 Oct 2016 - 8:36

Message supprimé sur demande.... Sleep


Dernière édition par c@ssoulet le Jeu 20 Oct 2016 - 9:46, édité 1 fois

c@ssoulet

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Message par toussaZK Jeu 20 Oct 2016 - 8:42

Cool ^^'

toussaZK

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Message par toussaZK Jeu 20 Oct 2016 - 12:13

Pas d'autres réponses Sad

toussaZK

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Message par gg Jeu 20 Oct 2016 - 14:36

Bonjour.

Comment calcules-tu un intervalle de confiance sur la différence des moyennes dans ce cas ?
Tout ça me semble assez incohérent.

Cordialement.

gg

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Message par toussaZK Jeu 20 Oct 2016 - 14:46

voici la méthode du calcul de l'intervalle de confiance

Code:
LimSup=(m2-m1)+2.13*sqrt((s1*s1)/10+(s2*s2)/10)

avec 2.13 est calculé a partir des données puisqu'ils ne suivent pas une loi noramle
Code:

int.ech = function(vector,conf.level=0.95,na.rm=T) { # VERSION 2016
    if (length(vector)==0) { cat("Erreur ! Le vecteur ",substitute(vector),"est vide.\n")}
    else { s = var(vector,na.rm=na.rm)
    n = length(vector)-sum(is.na(vector))
    ddl = n - 1 ; proba = (1-0.95)*100 ; proba = (100-proba/2)/100
    t_student = qt(proba, ddl) # quantile
    intervalle = t_student * sqrt(s/n)
    moyenne = mean(vector,na.rm=na.rm) ; return(intervalle) }}

toussaZK

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Message par gg Jeu 20 Oct 2016 - 15:09

Euh ... si m1 et m2 sont les moyennes dans les échantillons (et si et s2 les écarts types d'échantillons), alors m1-m2=3,4-0.9=2,5 devrait être dans l'intervalle de confiance. Ce qui n'est pas le cas.

Je n'ai pas compris, dans ta règle de décision (que tu as appelé H0 !!!), pour quoi 1 devait intervenir. Si on change d'unité, l'intervalle varie, un intervalle [-1;0,5] devient [-10, 5] avec une unité 10 fois plus petite.
Quant au 2,13, aucune idée de d'où il sort.

Désolé, mais je suis persuadé que tu ne comprends pas grand chose à ce que tu fais, tu mélanges hypothèse et règle de décision, tu appliques des règles dont on ne sait pas d'où elles sortent. Difficile de t'aider dans ces conditions.

gg

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Message par toussaZK Jeu 20 Oct 2016 - 15:35

Merci pour votre réponse, je vous ai envoyé un message privé détaillant l'étude, j’espère que ça vous dérange pas de répondre par message privé.

Cordialement

toussaZK

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Message par gg Jeu 20 Oct 2016 - 15:46

J'ai répondu.

Je rajoute que faire cette étude sur 10 cas est probablement sans intérêt : Puissance bien trop faible. Probablement qu'avec 10 autres cas, tu aurais des résultats très différents.

gg

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Message par toussaZK Jeu 20 Oct 2016 - 15:54

Au fait la on est au stade de l'analyse intermédiaire dont l'objectif est de savoir continuer ou arrêter les inclusions des patients

toussaZK

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