Discussion :

[Fnouch]

Bonjour à tous,

Si je viens vers vous ce soir, c'est parce que je suis totalement à la dérive, déprimée...

Je souhaite faire une comparaison de moyennes entre différentes classes d'une variable. Pour ce faire, je me suis lancée dans un test de Tukey (à l'aide du logiciel R) mais malheureusement celui-ci n'attribue pas directement les différentes classes si les moyennes sont jugées bien distinctes.

Il faut soi-même regarder la p-value : si elle est > 0,05, les moyennes sont égales. Si elle est < 0,05 les moyennes sont différentes.

Le problème :

Code :

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$`V16Classes pairwise differences`
                                                          estimate        SE  df  t.ratio p.value
Classe 1 (faible risque) - Classe 2 (risque modéré)     -0.2173028 0.4773121 301 -0.45526 0.96857
Classe 1 (faible risque) - Classe 3 (risque élevé)      -1.9299994 0.4117534 301 -4.68727 0.00002
Classe 1 (faible risque) - Classe 4 (risque très élevé) -1.1319660 0.2648578 301 -4.27386 0.00015
Classe 2 (risque modéré) - Classe 3 (risque élevé)      -1.7126966 0.5921059 301 -2.89255 0.02124
Classe 2 (risque modéré) - Classe 4 (risque très élevé) -0.9146632 0.5011968 301 -1.82496 0.26360
Classe 3 (risque élevé) - Classe 4 (risque très élevé)   0.7980334 0.4392177 301  1.81694 0.26734
    p values are adjusted using the tukey method for 4 means

Ici je ne vois vraiment pas comment m'en sortir... j'attribue des lettres à mes différentes classes ; si les moyennes sont égales, c'est la même lettre si elles sont différentes c'est une lettre différente... rien de plus simple sauf qu'à partir d'ici :

Code :

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Classe 2 (risque modéré) - Classe 4 (risque très élevé) -0.9146632 0.5011968 301 -1.82496 0.26360
Classe 3 (risque élevé) - Classe 4 (risque très élevé)   0.7980334 0.4392177 301  1.81694 0.26734

ça se complique et je suis totalement perdue


Merci pour votre aide

[pitipoisson]

Bonjour,

Ceci n'est pas vraiment (en fait vraiment pas) un problème de programmation.

C'est tout à fait normal, puisqu'une p-value < 0.05 te pousse à conclure (avec un risque acceptable) que les moyennes doivent être différentes, alors qu'une p-value de 0.25 ne signifie pas qu'elles sont identiques. Ça veut juste dire que tu as une chance sur quatre de te gourer si tu rejettes l'hypothèse selon laquelle elle sont identiques ; un risque trop élevé pour conclure !

C'est donc davantage un problème méthodologique.