Bonjour,
j'ai une question concernant les résultats d'une anova 2 sous R.
Je comprends bien les p-values générales (concernant les deux variables, puis l'interaction), mais j'aimerais avoir aussi les p-values pour chaque paramètre.
Voici le code:

Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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n=100
A=c( rep('a_1',2*n) , rep('a_2',2*n) )
B=c( rep('b_1',n) , rep('b_2',n) , rep('b_1',n) , rep('b_2',n) )
 
Ya1b1 = rnorm(n,30,4)
Ya1b2 = rnorm(n,30,4)
Ya2b1 = rnorm(n,40,4)
Ya2b2 = rnorm(n,44,4)
 
#With means=
#30,30,40,40, there is only a that has an effect
#30,32,40,42 A and B (but no interaction)
#30,32,40,44 A, B and A:B (there is an interaction effect only in the a2b2 case)
 
 
Y=c(Ya1b1,Ya1b2,Ya2b1,Ya2b2)
 
donnees=data.frame(Y,A,B)
table(donnees$A,donnees$B)
 
 
#With aov function:
moi=aov(Y~A*B,data=donnees)
summary(moi)
model.tables(moi)
 
#With lm function:
anovmoi=lm(Y~A*B,data=donnees)
summary(anovmoi)
Déjà c'est uniquement avec lm que j'ai les tests de nullité pour les coeffs (pas avec aov, est-il possible de les avoir?), et encore uniquement pour certains. Comment les avoir tous?
Je sais que pour une anova, on "calibre" sur une portion des données (ici ce doit être sur l'échantillon a_1:b_1), mais bon je comprends pas trop...

De plus j'ai aussi du mal à comprendre les p-values je dois avouer.

Dans mon exemple précédent, il y avait un effet d'interaction en a_2:b_2, donc j'obtenais avec lm un petite pvalue pour le coeff a2:b2.
Mais si je mets:

Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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Ya1b1 = rnorm(n,30,4)
Ya1b2 = rnorm(n,30,4)
Ya2b1 = rnorm(n,44,4)
Ya2b2 = rnorm(n,40,4)
Ce que j'aimerais c'est avoir une petite p-value en a2b1 (mais le paramètre n'apparaît même pas...), et avoir une p-value plutôt élevée pour a2b2, or elle est petite...!

Voilà, j'ai beau chercher, soit c'est la façon dont R calcule ou présente les résultats que je ne comprends pas bien, soit c'est carrément la théorie de l'anova 2 que je maîtrise pas...
Merci de votre aide!