Ancova et méthode de Johnson-Neyman (Huitema, 1980)

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Emilien Luquet
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Ancova et méthode de Johnson-Neyman (Huitema, 1980)

Messagepar Emilien Luquet » 29 Mar 2007, 08:23

La procédure de Johnson-Neyman est utilisée lorsque l'interaction entre le traitement et une convariable est significative, empêchant alors d'interpréter l'effet du traitement seul.
Cette procédure permet de déterminer un intervalle sur lequel l'interaction n'est pas significative (pentes égales) pour pouvoir interpréter au moins l'effet traitement dans cet intervalle de valeur de covariable.
J'aimerai appliquer cette procédure sur un de mes modèles.
Est ce que quelqu'un connait comment ça se passe au niveau de la pratique ? et dans R ?

Merci !

Renaud Lancelot
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Messagepar Renaud Lancelot » 29 Mar 2007, 16:50

Je ne connais pas cette méthode. La même question a été posée sur R-Help il y a qques années (http://finzi.psych.upenn.edu/R/Rhelp02a/archive/40803.html) et est restée sans réponse. Compte tenu de l'ancienneté de la publi et de l'absence apparente de diffusion de la méthode, on peut penser que ça a fait un flop.

Cela dit, si l'interaction est importante à considérer dans le modèle, je doute que l'interprétation de l'effet principal seul soit pertinente en dehors de la considérer dans le cas où l'effet de l'interaction est nul.

Quand le modèle est complexe, je préfère chercher des indicateurs pertinents dérivés du modèle et les interpréter pour chaque sous-population définie par le plan d'observation ou d'expérience.

Renaud

Emilien Luquet
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Messagepar Emilien Luquet » 31 Mar 2007, 07:35

Merci pour la réponse.
De toute façon, lorsque je trace plot(covariable, réponse) j'ai deux nuages de points correspondant aux deux traitements. Appliquer la méthode précédente n'aurait pas été pertinent.


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