J’ai présenté 40 photos de profils à 350 orthodontistes. Leur réponse sont codées en 2 catégories : 1= harmonieux, 0 = disharmonieux). Les données sont là : https://www.dropbox.com/s/ot9s5sbenj6r3m6/data.rdata?dl=0.
Je souhaite savoir s’il existe un effet significatif pour le sexe (respectivement l’âge, la fac d’origine, etc.) de l’orthodontiste et son jugement.
J’ai regroupé les données dans des tables de contingence de taille 40*2 pour le sexe, 40*3 pour l’âge (il y a 3 classes d’âge) pour procéder à un test du chi-2
Code : Tout sélectionner
> chisq.test(df1[,1],df1[,2])
Pearson's Chi-squared test
data: df1[, 1] and df1[, 2]
X-squared = 986.6667, df = 899, p-value = 0.02172
Message d'avis :
In chisq.test(df1[, 1], df1[, 2]) :
l'approximation du Chi-2 est peut-être incorrecte
Cette p-value est-elle interprétable malgré l'avertissement ?
J’ai ensuite défini pour chaque profil un score correspondant au % d’individus d’une classe (d’âge, de sexe, etc.) le trouvant harmonieux puis procédé à un test de corrélation des rangs de Spearman.
J’obtiens ce message :
Code : Tout sélectionner
> cor.test(df1[,1],df1[,2],method='spearman')
Spearman's rank correlation rho
data: df1[, 1] and df1[, 2]
S = 203.8154, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.9808804
Message d'avis :
In cor.test.default(df1[, 1], df1[, 2], method = "spearman") :
Impossible de calculer les p-values exactes avec des ex-aequos
La p-value est-elle interprétable malgré tout ?
Comment faire pour comparer dans les cas ou il y a + de 2 modalités (exemple : classe d’âge, fac d’origine, etc.) ? Dois-je procéder à des regroupements ?
J’ai conscience que cette question est à la limite des objectifs du forum mais j’avoue que je suis un peu perdu…
Merci par avance de votre aide.