Alix Remond
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Bonjour Monsieur,
Suite à notre échange,
Et votre suggestion de conduire des test d’anova et Conover, je voulais vous préciser la nature de mes données :
Mon étude clinique porte sur la capacité d’attention chez les enfants Tdah de type inattentif.
Sur un échantillon de 10 participants, j’ai effectué le test de Biancardi Stroppa (test d’annulation des cloches) qui permet de mesurer trois variables : la rapidité (nombre de cloches cochées en 30 secondes), précision (nombre de cloches cochées 2minutes ) et la durée totale (temps total en secondes pour cocher le nombre maximal de cloches).
Pour analyser les données et étant donné que nous n’avons pas affaire à des distributions normales, j’ai utilisé un test non paramétrique de Wilcoxon pour données appariées car nous avons pour chaque variable une mesure avant et une mesure après traitement pour chaque participant.
Vous m’avez recommandé de faire un test anova conover. J’ai plusieurs questions :
- comment procéder quand les valeurs n’ont pas les mêmes unités ? (Nombre de cloches et temps en secondes)
1) avec les données des variables j’ai obtenu X2 = 49,2 p<0,001 et un tableau conover avec des valeurs « statistiques et p<0,001
Cela semble indiquer que chaque distribution est différente des autres mais est ce que cela a un sens de comparer la durée avec les deux autres paramètres qui sont dans une unité différente.
2) j’ai standardisé les mesures avec un Z score (x - moy)/ écarts types
- que faut il comparer : les trois variables avant traitement puis les trois variables après traitement ? Les six mesures ensemble ?
Jamovi nous donne des calculs pour mesures répétées, exemple Friedman : X2 = 2.11,
ddl = 5, p = 0,833
Comparaisons pair à pair (conover) : il y a deux valeurs : « statistiques » et « p ».
Je ne sais pas si cela a un sens de faire cette normalisation car les moyennes et les écarts types sont standardisés à 0 et 1 pour chaque distribution, qu’en déduire ?
3) autre approche :
J’ai calculé le pourcentage de variation de chaque variable et ensuite appliqué anova.
J’obtiens X2 = 18,2
Ddl = 2
P<0,001
Des valeurs de Conover de statistiques et p<0,001
Je comprends que les valeurs de p nul indique que les distributions de variation sont bien différentes et que la rapidité est meilleure que la durée qui est meilleure que la précision en valeur absolue.
En vous remerciant,
Alix Remond
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Robert Meslé
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Bonjour Alix,
À partir des informations que vous présentez maintenant, l'analyse consiste à effectuer des tests de Wilcoxon qui sont des tests de rangs appariés, d'une part, et à les réaliser par variable d'autre part : 1/rapidité, 2/ précision, 3/ durée totale.
Pour la rapidité, présentez vos résultats sous la forme "Médiane (1er Quartile, 3e Quartile), p-valeur". Donc pour chaque variable : Médiane avant (Q1, Q3), Médiane après (Q1, Q3), p = 0,...
Faites de même pour la variable précision, puis pour la durée totale.
Bien cordialement,
Robert Meslé |
Alix Remond
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En réponse à Robert Meslé
(Voir le message):
Bonjour Alix,
À partir des informations que vous présentez maintenant, l'analyse consist...
Je vous remercie pour votre réponse.
Bien cordialement,
Alix |