Tests statistiques à utiliser pour échantillons de tailles différentes
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Tests statistiques à utiliser pour échantillons de tailles différentes



  1. #1
    AVeryLostPenguin

    Tests statistiques à utiliser pour échantillons de tailles différentes


    ------

    Bonjour à tous,

    Je m'excuse d'avance si cette question a déjà été posée, mais j'aurais besoin d'aide sur les tests statistiques à utiliser avec une série de données.

    J'ai un jeu de données avec des volumes cellulaires (variable quantitative continue) en fonction de la concentration en azote du milieu (facteur décliné en plusieurs niveaux, appelons-les N0.5, N1, N1.5, N2 et N4). Si j'ai bien compris, j'ai affaire à des échantillons indépendants, que l'on compare selon un facteur qui se décline en plus de 2 niveaux, et je pourrais faire une ANOVA.

    Cependant :
    - Je n'ai pas la même quantité de données pour chaque valeur de niveaux (j'en ai respectivement 509, 517, 492, 622 et 453, et ces échantillons ne suivent pas tous une loi normale)
    - Et les conditions d'application de l'ANOVA ne sont pas respectées (variances non homogènes et résidus non gaussiens)

    Quels tests est-ce que je pourrais alors utiliser pour comparer mes échantillons ?

    -----

  2. #2
    gg0
    Animateur Mathématiques

    Re : Tests statistiques à utiliser pour échantillons de tailles différentes

    Bonjour.

    Le fait que ces échantillons ne soient pas gaussiens ne va pas avoir d'importance, car les échantillons sont de grande taille, et que l'anova est robuste face à la non-Normalité. Les différences de taille d'échantillons non plus.
    Par contre, les différences de variance poseront problème, surtout si elles sont importantes. Attention, une analyse de variance (comparaison des variances) a toutes les chances de rejeter l'égalité des variances sur des échantillons d'aussi grande taille. Donc si les variations sont de quelques pourcents, tu peux les négliger. Si une variance est 50% de plus qu'une autre, l'anova devient difficile.
    Enfin, je n'ai pas compris que tu parles de "résidus non gaussiens". On parle de résidus quand on fait la comparaison des données brutes avec un modèle, mais tu n'en as pas présenté.

    Cordialement.

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