Le CV est-il utile comparé au SD

Bonjour,

J'ai une liste de variables à ma dispositions qui sont plus ou moins des doublons d'une variable.
Je dois appliquer un test de Student sur deux groupes d'une des variables du pool.
J'aimerais donc ne choisir qu'une seule variable parmi tout ce pool de variables.

J'ai pensé sélectionner la variable qui a la plus petite variance afin d'augmenter la puissance de mon test.
Est-ce que le Coefficient de Variation serait plus adapté dans ce cas de figure étant donné qu'on prend également en compte la moyenne de l'échantillon ?

En quelques sortes, pensez-vous que le Coefficient de Variation le plus petit est un meilleur indicateur que la variance la plus petite pour mettre en évidence une différence entre deux groupes ?

Merci d'avance

Bonjour.

Tout dépend des circonstances. Si les moyenne sont relativement proches, le CV ne sert à rien. Il te suffit de revenir à sa définition pour le voir (elle est quand même assez simple).
Quant à savoir s'il peut servir pour augmenter la puissance, il faut voir suivant les données.

Cordialement.

Merci pour ta réponse.

Oui bien sur que la différence entre les deux formule est la moyenne qui est prise en compte pas le CV.
Un test de Student gagne en puissance lorsque les variances des groupes sont faibles et lorsque la différence entre les moyennes est grande.

Au final, tu préconiserais de plutôt comparer le CV ou le SD de chaque groupe (contrôle versus traité) plutôt que le CV global si je comprends bien ?

Je ne préconise rien, je regarde le sens concret de ta question.
Et j'ai un peu l'impression que tu cherches à présenter une analyse pas très bien faite de la façon qui t'arrangera le mieux.
Pas très bien faite : "de variables ... qui sont plus ou moins des doublons d'une variable"
Qui t'arrangera le mieux !: "ne choisir qu'une seule variable" "afin d'augmenter la puissance de mon test".

Autrement dit, tu choisis le test d'après les résultats de l'enquête. Ça ne semble pas très déontologique, non ?

Cordialement.

Non, aucune analyse n'a encore été faite, mon but n'est pas de forcer un test à fonctionner sur un pool de données que j'ai obtenu.
Et je suis tout à fait contre ce genre de concept qui consiste à prendre le résultat qui nous intéresse dans un pool de résultats de tests. Je connais le concept de multiplicité qui essaie de corriger le fait qu'en lançant un grand nombre de tests, on aura par hasard des tests significatifs mais en réalité erronés.

J'ai simplement un médecin qui lance une étude en routine et qui ne sait pas quelle variable choisir parmi plusieurs qui représentent la même chose (il n'a pas encore de vrai résultats, il s'apprête à la lancer plus tard)
Il a donc lancé une simulation et m'a demandé quelle variable était calculée avec le plus de précision (pour laquelle on aura des variances moindres en fonction de l'unité de mesure choisi).

Et c'est pour ça que je cherche à comparer les résultats de sa simulation.

Bien à toi