Signification W dans test de Mnn-Whitney

Bonjour à tous,

Je vous explique mon problème.
J'ai un tableau de données avec des races de chiens, le numéro du chien, le jour de l'observation (il y a plusieurs observations par jour), leur poids et leur âge. Je n'ai pas le poids pour chaque jour d'observation donc j'ai des NA.
Jour Chien Race Age Poids
1 105 SB 15 10.3
1 105 SB 15 10.3
1 109 SB 15 12.8
1 110 Dog 20 22.1
1 110 Dog 20 22.1
1 110 Dog 20 22.1
1 110 Dog 20 22.1
1 110 Dog 20 22.1
2 105 SB 16 10.5
2 109 SB 22 NA
2 109 SB 22 NA
2 109 SB 22 NA
2 109 SB 22 NA
2 114 Dog 13 9.8
2 114 Dog 13 9.8
2 118 SB 10 NA
... (Ici valeurs fictives)
Je voudrais comparer le poids moyen et l'âge moyen en fonction des races sur le total de l'observation.
Pour cela je fais un test de Mann-Whitney sous Minitab.
J'obtiens cela :

Mann-Whitney : Age SB; Age Dog
Méthode
η₁: médiane de Age SB
η₂ : médiane de Age Dog
Différence : η₁ - η₂
Statistiques descriptives
Echantillon N Médiane
Age SB 5027 28
Age Dog 4452 31
Estimation de la différence
Différence IC pour la différence Confiance atteinte
-2 (-2; -1) 95.00%
Test
Hypothèse nulle H₀ : η₁ - η₂ = 0
Hypothèse alternative H₁ : η₁ - η₂ ≠ 0
Méthode Valeur de W Valeur de P
Non ajusté pour les nombres de même grandeur 22468225.50 0.000
Ajusté pour les nombres de même grandeur 22468225.50 0.000


Je me demandais si j'utilisais le bon test.
Et est-ce qu'une valeur de W aussi grande est possible.

En vous remerciant par avance

Pour faire un test de ce type, il faut que les donnés soient indépendantes entre elles. Hors elles ne le sont pas ici, car plusieurs mesures sont faites sur les mêmes individus. Un moyen possible (un peu bourrin) est de prendre la moyenne (des poids et des ages) pour l'ensemble des mesures faites sur chaque individus (en poolant les répétitions et les jours pour chaque chien) et de faire la comparaison sur ces valeurs moyennes uniquement.

Par ailleurs, pourquoi utiliser une procédure non-paramétrique ? Le poids et l'âge peuvent être considérés comme des variables gaussiennes (et ce encore d'avantage si on prend les moyennes comme je l'explique ci-dessous), et des statistiques paramétriques (type ANOVA) seraient largement préférables.

HTH, Eric.

Bonjour,

Merci pour votre réponse.
J'ai utilisé votre méthode pour comparer les valeurs moyennes uniquement et cela marche bien.
J'ai choisi d'utiliser une procédure non-paramétrique de type M-W car je n'ai que deux catégories à comparer : Dog et SB. Je pensais que l'ANOVA était réservée si il y avait plus de deux catégories à comparer. Est-ce une erreur de ma part ?
L'équivalent selon moi serait alors un test t (car j'ai 15 chiens SB et 25 chiens Dog donc l'effectif de chacune de mes catégories est <30). Serais-ce correct ?

En vous remerciant par avance et en vous souhaitant une très bonne journée

Marjow54 a écrit:J'ai choisi d'utiliser une procédure non-paramétrique de type M-W car je n'ai que deux catégories à comparer : Dog et SB. Je pensais que l'ANOVA était réservée si il y avait plus de deux catégories à comparer. Est-ce une erreur de ma part ?

Oui.

Marjow54 a écrit:L'équivalent selon moi serait alors un test t (car j'ai 15 chiens SB et 25 chiens Dog donc l'effectif de chacune de mes catégories est <30). Serais-ce correct ?

Un test-t n'est rien moins qu'une ANOVA avec deux modalités seulement. C'est la même chose (dans ce cas).

HTH, Eric.

Merci.

Pour conclure, il faudrait que je fasse plutôt des tests t pour comparer mes âges et poids moyens entre les deux races.
C'est bien cela ?

Oui, ou une ANOVA, comme je vous l'ai déjà mentionné.

Eric.

Parfait, merci beaucoup.
Bonne journée