Tests post hoc

Inférence pour des données numériques en R

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

Quelles moyennes diffèrent ?

Tests t à deux échantillons pour chaque paire de groupes possible
Tests multiples $\rightarrow$ taux d'erreur de type I accru
Solution : utiliser un seuil de signification ajusté

Comparaisons multiples

Tester plusieurs paires de groupes : comparaisons multiples
La correction de Bonferroni recommande un seuil de signification plus strict pour ces tests
- Ajuster $\alpha$ selon le nombre de comparaisons considérées
- $\alpha^\star = \frac{\alpha}{K}$, où $K = \frac{k (k-1)}{2}$

Comparaisons par paires

Variance constante $\rightarrow$ repenser l'erreur type et les degrés de liberté : utiliser les mêmes valeurs pour tous les tests
Comparer les valeurs p de chaque test au seuil de signification ajusté

Passons à la pratique !

Inférence pour des données numériques en R

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