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ANOVA non paramétriques : Kruskal-Wallis et Friedmann

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Күн бұрын

Пікірлер
@petitpoulpe6612
@petitpoulpe6612 11 ай бұрын
Bonjour, je me demandais pour le test de kruskal wallis et pour le mann whitney, comment devons nous interpréter le Z et comment devons interpreter le U de Mann Whitney ? Je ne comprends pas quelles informations ils apportent ?
@derrahimohamed5579
@derrahimohamed5579 Жыл бұрын
Bonjour, pour les tests non paramétriques on trouve aussi des conditions d'application dans les ouvrages de statistique, par exemple pour le kruskall-wallis, la taille de chaque échantillon doit être supérieure à 10, j'aimerais bien si vous nous parlez sur cette question, merci
@rachidatair702
@rachidatair702 Жыл бұрын
comment peut on savoir quoi choisir entre Kruskal wallis et Man Whitney, parceque les deux sont des tests non parametriques, alors pourquoi choisir en premier le test de krustal wallis en suite pour faire les test post hoc on choisis man whitney ? je ne comprend pas
@statsathome8652
@statsathome8652 Жыл бұрын
Bonjour, Les 2 tests sont similaires et cela dépend du contexte. Kruskal-Wallis est l'équivalent de l'ANOVA en test paramétrique, et Mann-Whitney est l'équivalent du test t de comparaison de moyennes. L'avantage de Kruskal-Wallis, c'est que notre VI peut avoir plus de 2 groupes. Donc par exemple, dans la vidéo, il y a une VI concernant les antécédents de la dépression avec 3 groupes ( 1. Personne dans l'entourage, 2. Oui, des gens dans l'entourage élargi, 3. Oui, des gens dans les proches), donc on ne pourrait pas faire un Mann-Whitney car pour ce dernier, on ne peut tester que 2 groupes (donc on testerait les différences de moyennes entre les groupes 1 et 2, les groupes 1 et 3, ou les groupes 2 et 3 mais jamais les 3 ensembles). Donc pour résumer : Kruskal-Wallis : équivalent ANOVA, une VI avec autant de groupes que l'on veut Mann-Whitney : équivalent test t, une VI avec 2 groupes (par exemple : le genre : femme ou homme, il n'y a que 2 groupes) J'espère que c'est plus clair ainsi :)
@rachidatair702
@rachidatair702 Жыл бұрын
merci beaucoup vos videos sont génials @@statsathome8652
@savoir7249
@savoir7249 2 жыл бұрын
À 11:23 exactement vous avez trouvé 0.10 et vous avez dis que c significative parce qu'il est inférieur à 0.05 alors que c le contraire..veuillez m'expliquer s'il y a une erreur ou pas. Merci
@bookonomicon7237
@bookonomicon7237 2 жыл бұрын
Bonjour, Attention, la pvaleur est de 0,01 et non 0,10 :) On a donc 1% de chance de se tromper en affirmant qu'il y a une différence significative (H1) alors que la différence est dûe au hasard (H0). Le risque est bien inférieur à 5%, donc c'est bien significatif :)
@savoir7249
@savoir7249 2 жыл бұрын
Bonjour Merci pour la réponse.. mais sur le tableau on voit la pvaleur est de 0.10 et non pas 0.01 (la valeur qui est affichée devant la case de sig)
@statsathome8652
@statsathome8652 2 жыл бұрын
@@savoir7249 Bonjour, Dans le tableau, la valeur exacte qui est indiquée est .010, ce qui correspond à 1% (ou à 10‰). Si ça avait été 10%, il serait indiqué .100. Le seuil de la pvaleur est de 5% (soit dans SPSS .050), si la pvaleur est inférieure à ce seuil, c'est significatif. .010 est bien inférieur à .050, donc c'est significatif :)
@savoir7249
@savoir7249 2 жыл бұрын
@@statsathome8652 ah oui d'accord je comprends maintenant, merci beaucoup pour l'explication
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