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Kruskal.wallis et Wilcox.test
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Kruskal.wallis et Wilcox.test
Bonjour à tous,
Je cherche à comparer deux groupes C et W, de très petits échantillons (n=3).
Valeurs :
Groupe C : (0.2277333, 0.2579631, 0.4167928)
Groupe W : (0.1404679, 0.1245406, 0.1553659)
Les échantillons sont indépendants
Par habitude, je compare sur R les petits effectifs à l'aide d'un test de wilcoxon mann whitney (wilcox.test). p-valeur obtenue = 0.1
Par curiosité j'ai regardé les résultats lorsque je compare ces deux groupes à l'aide d'un test de Kruskal-Wallis (kruskal.test). p-valeur obtenue = 0.049
Je pensais que les tests étaient similaires et que le test de Kruskal permettait de comparer 2 ou plus échantillons.
Or, si je me fie aux p-valeurs, les conclusions diffèrent.
Comment expliquer cela ?
D'avance merci,
Grégoire
Je cherche à comparer deux groupes C et W, de très petits échantillons (n=3).
Valeurs :
Groupe C : (0.2277333, 0.2579631, 0.4167928)
Groupe W : (0.1404679, 0.1245406, 0.1553659)
Les échantillons sont indépendants
Par habitude, je compare sur R les petits effectifs à l'aide d'un test de wilcoxon mann whitney (wilcox.test). p-valeur obtenue = 0.1
Par curiosité j'ai regardé les résultats lorsque je compare ces deux groupes à l'aide d'un test de Kruskal-Wallis (kruskal.test). p-valeur obtenue = 0.049
Je pensais que les tests étaient similaires et que le test de Kruskal permettait de comparer 2 ou plus échantillons.
Or, si je me fie aux p-valeurs, les conclusions diffèrent.
Comment expliquer cela ?
D'avance merci,
Grégoire
GregStats- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 16/01/2019
Re: Kruskal.wallis et Wilcox.test
J'ai testé et les p-values sont bien les mêmes. Attention à ne pas mettre l'option de correction de continuité pour le test de MW.
Sinon vue la taille de vos échantillons, il vaut mieux utiliser un test exact. Les p-values asymptotiques sont trop risquées. Pour les tests exacts vous pouvez utiliser XLSTAT ou StatXact.
Sinon vue la taille de vos échantillons, il vaut mieux utiliser un test exact. Les p-values asymptotiques sont trop risquées. Pour les tests exacts vous pouvez utiliser XLSTAT ou StatXact.
seanmccain- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 29/01/2019
Re: Kruskal.wallis et Wilcox.test
seanmccain, ca serait bien si vous expliquiez la syntaxe que vous avez utilisez. Pour moi :seanmccain a écrit:J'ai testé et les p-values sont bien les mêmes. Attention à ne pas mettre l'option de correction de continuité pour le test de MW.
Sinon vue la taille de vos échantillons, il vaut mieux utiliser un test exact. Les p-values asymptotiques sont trop risquées. Pour les tests exacts vous pouvez utiliser XLSTAT ou StatXact.
- Code:
> un=c(0.2277333, 0.2579631, 0.4167928)
> deux=c(0.1404679, 0.1245406, 0.1553659)
> kruskal.test(list(un,deux))
Kruskal-Wallis rank sum test
data: list(un, deux)
Kruskal-Wallis chi-squared = 3.8571, df = 1, p-value = 0.04953
> wilcox.test(un,deux,correct=FALSE)
Wilcoxon rank sum test
data: un and deux
W = 9, p-value = 0.1
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
>
Eric.
Eric Wajnberg- Nombre de messages : 1238
Date d'inscription : 14/09/2012
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