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Peu de données : est-ce possible d'analyser ?
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Peu de données : est-ce possible d'analyser ?
Bonjour,
Je dispose de peu de données et je voudrais savoir s'il y'a quand même moyen de faire des analyses :
Je souhaite expliquer :
Je pensais à une régression linéaire avec la fonction lm().
Pensez-vous que c'est correcte ?
Merci ,
Lenny
Je dispose de peu de données et je voudrais savoir s'il y'a quand même moyen de faire des analyses :
- Code:
res=structure(list(Ech = c(4L, 4L, 14L, 12L, 12L, 14L, 15L), Length = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("C", "L"), class = "factor"),
collision_number = c(6L, 7L, 9L, 6L, 8L, 9L, 9L), total_time = c(9L,
22L, 26L, 24L, 24L, 23L, 22L), total_subject = c(12L, 27L,
28L, 34L, 25L, 23L, 20L), mixed = structure(c(2L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("no", "yes"), class = "factor")), .Names = c("Ech",
"Length", "collision_number", "total_time", "total_subject",
"mixed"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))
Je souhaite expliquer :
- Code:
total_time ~ collision_number + total_subject + mixed + Length
Je pensais à une régression linéaire avec la fonction lm().
- Code:
model<-lm(total_time ~ collision_number + total_subject + mixed + Length)
summary(model)
Pensez-vous que c'est correcte ?
Merci ,
Lenny
lenny868- Nombre de messages : 48
Date d'inscription : 16/01/2018
Re: Peu de données : est-ce possible d'analyser ?
Oui, c'est correct. Le fait que vous avez peu de données fait que votre analyse sera peu puissante, mais vous trouvez ici des effets significatifs tout de même, que vous pouvez récupérer, par exemple, avec :
HTH, Eric.
- Code:
anova(model)
HTH, Eric.
Eric Wajnberg- Nombre de messages : 1237
Date d'inscription : 14/09/2012
Re: Peu de données : est-ce possible d'analyser ?
Merci de votre retour. J'espère réaliser un post-hoc , je pensais aussi à ce qu'on a fait avec emmeans :
Encore une fois, pour des données indépendantes quantitatives, c'est encore compliqué d'interpréter. Je souhaite juste abouti à une conclusion du type : total_time augmente (ou diminue) avec l'augmentation de collision_number.
Merci,
Lenny
- Code:
library("emmeans")
emmp <- emmeans( model, pairwise ~ collision_number +total_subject)
summary( emmp, infer=TRUE)
Encore une fois, pour des données indépendantes quantitatives, c'est encore compliqué d'interpréter. Je souhaite juste abouti à une conclusion du type : total_time augmente (ou diminue) avec l'augmentation de collision_number.
Merci,
Lenny
lenny868- Nombre de messages : 48
Date d'inscription : 16/01/2018
Re: Peu de données : est-ce possible d'analyser ?
Si vous pouvez faire une ANOVA/régression, vous pouvez faire ensuite des comparaisons multiples (post-hoc). Cependant, dans votre cas ceci semble inutile, car vos facteurs n'ont que deux modalités. L'ANOVA (la régression) donne déjà les significativités recherchées.
Attention cependant au fait que votre dispositif n'est pas équilibré (les modalités n'ont pas les mêmes effectifs). Ceci risque de modifier l'interprétation de vos résultats. Voir d'autres discussions sur ce forum sur les ANOVA de type I, II, ou III..
Eric.
Attention cependant au fait que votre dispositif n'est pas équilibré (les modalités n'ont pas les mêmes effectifs). Ceci risque de modifier l'interprétation de vos résultats. Voir d'autres discussions sur ce forum sur les ANOVA de type I, II, ou III..
Eric.
Eric Wajnberg- Nombre de messages : 1237
Date d'inscription : 14/09/2012
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