Conditions pour l'ANOVA

Inférence pour des données numériques en R

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

Conditions pour l'ANOVA

  • Indépendance :
    • au sein des groupes : les observations échantillonnées doivent être indépendantes
    • entre groupes : les groupes doivent être indépendants les uns des autres (non appariés)
  • Normalité approximative : la distribution de la variable réponse doit être quasi normale dans chaque groupe
  • Variance égale : les groupes doivent avoir une variabilité à peu près égale
Inférence pour des données numériques en R

Indépendance

  • Au sein des groupes : les observations échantillonnées doivent être indépendantes

    • Échantillonnage / assignation aléatoire
    • Chaque $n_j$ inférieur à 10 % de la population correspondante : toujours important, mais parfois difficile à vérifier

  • Entre groupes : les groupes doivent être indépendants les uns des autres

    • Évaluer avec soin si les groupes peuvent être dépendants
Inférence pour des données numériques en R

Normalité approximative

  • La distribution de la variable réponse dans chaque groupe doit être approximativement normale
  • Particulièrement important lorsque les tailles d'échantillon sont petites
  • Vérifier avec des visuels
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Variance constante

  • La variabilité doit être constante entre les groupes (homoscédasticité)
  • Particulièrement important si les tailles d'échantillon diffèrent entre groupes
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Passons à la pratique !

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