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anova mesures répétées pour dichotomiques?
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anova mesures répétées pour dichotomiques?
Bonjour,
Comment comparer un groupe clinique et un groupe contrôle (3 variables dépendantes) en 2 temps, avant et après intervention,
si mes variables dépendantes sont dichotomiques (oui, non)
Si elles étaient continues, j'aurais fait une anova mixte mesures répétées
Autrement dit quel est l'analogue de anova mixte à mesures répétées quand la variable dépendante est dichotomique au lieu de continue.
Puis -je transformer les oui et non en 1 et 0 et utiliser l'anova mixte à mesures répétées ??? )
(2. Pour faire des tests simples avant après (sans comparer les groupes clinique et contrôle), j'ai utilisé le test de McNemar - a t-il un autre test plus approprié ? )
Comment comparer un groupe clinique et un groupe contrôle (3 variables dépendantes) en 2 temps, avant et après intervention,
si mes variables dépendantes sont dichotomiques (oui, non)
Si elles étaient continues, j'aurais fait une anova mixte mesures répétées
Autrement dit quel est l'analogue de anova mixte à mesures répétées quand la variable dépendante est dichotomique au lieu de continue.
Puis -je transformer les oui et non en 1 et 0 et utiliser l'anova mixte à mesures répétées ??? )
(2. Pour faire des tests simples avant après (sans comparer les groupes clinique et contrôle), j'ai utilisé le test de McNemar - a t-il un autre test plus approprié ? )
Briochev- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 07/12/2018
Re: anova mesures répétées pour dichotomiques?
Non, tu ne peux pas faire une anova. C'est un peu plus compliqué à analyser, tu as un petit truc très général ici https://www.theanalysisfactor.com/models-repeated-measures-continuous-categorical-count-data/
Tu y trouveras au moins les termes à chercher pour te documenter, et les notions à maitriser
Tu y trouveras au moins les termes à chercher pour te documenter, et les notions à maitriser
c@ssoulet- Nombre de messages : 925
Date d'inscription : 05/05/2008
Re: anova mesures répétées pour dichotomiques?
Deux solutions, la mauvaise, et la bonne.
La mauvaise: puisque vous avez des variables de sortie binaires, ça veut dire que ca revient à calculer des pourcentages. Vous pouvez normaliser ces pourcentage (par exemple, avec une transformation arcsin), et vous retombez sur le schéma d'ANOVA dont vous parlez.
La bonne: Faire l'équivalent d'une ANOVA (au besoin mixe) pour des données à distribution binomiale. Il s'agit de faire ce qu'on appelle un GLMM sur données binomiales. Tout les logiciels stats dignes de ce nom font ceci efficacement.
HTH, Eric.
La mauvaise: puisque vous avez des variables de sortie binaires, ça veut dire que ca revient à calculer des pourcentages. Vous pouvez normaliser ces pourcentage (par exemple, avec une transformation arcsin), et vous retombez sur le schéma d'ANOVA dont vous parlez.
La bonne: Faire l'équivalent d'une ANOVA (au besoin mixe) pour des données à distribution binomiale. Il s'agit de faire ce qu'on appelle un GLMM sur données binomiales. Tout les logiciels stats dignes de ce nom font ceci efficacement.
HTH, Eric.
Eric Wajnberg- Nombre de messages : 1238
Date d'inscription : 14/09/2012
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