Anova 2 p-values

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bruno barre
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Anova 2 p-values

Messagepar bruno barre » 04 Jan 2018, 13:05

Bonjour à tous,

J'ai des petites questions concernant les résultats donnés par une anova 2.
Je comprend bien les p-values générales (celles pour les deux variables, et pour l'interaction), mais j'aimerais avoir de même les p-values pour chaque paramètres (pour voir lesquelles sont significativement différentes de zéros par exemple).

Voici mon code:

################
n=100
A=c( rep('a_1',2*n) , rep('a_2',2*n) )
B=c( rep('b_1',n) , rep('b_2',n) , rep('b_1',n) , rep('b_2',n) )

Ya1b1 = rnorm(n,30,4)
Ya1b2 = rnorm(n,30,4)
Ya2b1 = rnorm(n,40,4)
Ya2b2 = rnorm(n,44,4)

#With means=
#30,30,40,40, there is only a that has an effect
#30,32,40,42 A and B (but no interaction)
#30,32,40,44 A, B and A:B (there is an interaction effect only in the a2b2 case)


Y=c(Ya1b1,Ya1b2,Ya2b1,Ya2b2)

donnees=data.frame(Y,A,B)
table(donnees$A,donnees$B)


#With aov function:
moi=aov(Y~A*B,data=donnees)
summary(moi)
model.tables(moi)

#With lm function:
anovmoi=lm(Y~A*B,data=donnees)
summary(anovmoi)
###################

Premièrement c'est seulement avec la commande lm que j'ai les tests de nullité pour les coefficients (pas avec aov, serait-il possible de les avoir?), et encore pas pour tous.
Je sais que pour une anova (1 ou 2), on "calibre" sur une partie des données (ici c'est probablement sur le groupe "a_1:b_1"), mais là je comprend pas vraiment...

De plus j'ai aussi du mal à comprendre certaines p-values:
Dans mon exemple précédent, il y avait un effet d'interaction en a_2:b_2, donc j'obtenais avec lm un petite pvalue pour le coeff a2:b2.
Mais si je mets:

Ya1b1 = rnorm(n,30,4)
Ya1b2 = rnorm(n,30,4)
Ya2b1 = rnorm(n,44,4)
Ya2b2 = rnorm(n,40,4)
J'aimerais est avoir une petite p-value en a2b1 (mais le paramètre n'apparaît même pas...), et en avoir une élevée pour a2b2, or elle est petite..

Voilà, j'ai beau avoir cherché, soit c'est la façon dont R calcule ou présente ses résultats que je ne comprends pas bien, soit c'est la théorie de l'anova 2 que je maîtrise pas bien (mais dans la plupart des livres, ceux-ci ne présentent que les trois gros tests de Fisher: pour la significativité du facteur A, B et de leur interaction; mais jamais pour savoir comment obtenir les coefficients de tous les paramètres...)

Pour avoir les effets on utilise model.tables(moi). Mais on n'a pas les p-values (et encore je ne sais pas si c'est les vrai coeffs, vu que ici les somme sont toutes égales à 0 (sinon le modèle n'est pas identifiable je crois).

Merci de votre aide
Et Bonne Année au passage!

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