Bonjour,
Après recherche (:p), j'ai opté pour une analyse d'homogénéité des variances grace au test de levene (levene.test de la librairie car).
Cela est pratique dans la situation où les groupes testés le sont à partir d'un seul facteur de distinction :
levene.test (data$reponse, data$facteur_de_distinction_des_groupes)
En revanche, si mes groupes dont je veux tester l'égalisté des variances sont distingués à partir de plusieurs facteurs (data$facteur1 et data$facteur2) ca ne fonctionne plus (en tout cas je n'ai pas trouvé la syntaxe).
Une solution (provisoire) est le test de Bartlett :
bartlett.test(Reponse~facteur1*facteur2, data=data)
Mais le soucis, c'est qu'il est dit que le test de levene est beaucoup moins sensible à la normalité des données (je vous rappelle ma situation toute foireuse ou je ne peux envisager la normalité). D'où ma question : comment faire en sorte de pouvoir utiliser le test de levene, si les groupes pour lesquels je veux vérifier l'égalité des variances sont décomposés selon plusieurs facteurs ?
(j'espere etre clair :s)
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Question "similaire" pour un test t de comparaison de moyennes :
Si la stat Fischer m'indique des différences significatives, je compare les moyennes deux a deux.
En supposant que mon facteur est multiniveaux (facteur co : coE, coF, coFS, coM, etc...), quelle est la syntaxe du test t pour comparer le niveau coE avec coF, puis coE avec coFS, etc. ?
Merci d'avance!
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Edit
apparement ma question ne trouve de réponse... peut être que le test connu sous Fischer LSD (least squarred difference) vous dirais quelque chose ? c'est un test de student pour comparer les moyennes. deux à deux... ?
J'ai cherché dans l'aide de R sans trouver.
Merci d'avance!