pairwise.t.test donne des valeurs differentes de p-value par rapport à grouped_ggbetweenstats

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Paradiso Marco
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pairwise.t.test donne des valeurs differentes de p-value par rapport à grouped_ggbetweenstats

Messagepar Paradiso Marco » 07 Juin 2019, 07:27

Bonjour,
J'ai une étude dans laquelle je fais des comparaisons intra-sujet, pour faire ces comparaisons j'utilise:
Les données sont là: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1yO7nq6_JGxDOmjsEEh08ZgeUzWLOWX3i8QmUN2w6lRY/edit?usp=sharing

Code : Tout sélectionner

c=pairwise.t.test(GF6TOT$value, GF6TOT$Tache, p.adjust.method = "holm", paired = TRUE)
c

Donc j'ai mes p-values, mais après j'essaie de faire un graph pour ces p-values:

Code : Tout sélectionner

library(ggstatsplot)
ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(GF6TOT,  plot.type = "boxviolin",
 x = Tache,
 y = value,
 grouping.var = variable,             # grouping variable
 pairwise.comparisons = TRUE,      # display significant pairwise comparisons
 pairwise.annotation = "p.value",  # how do you want to annotate the pairwise comparisons
 pairwise.display = "all",
  p.adjust.method = "holm",   # method for adjusting p-values for multiple comparisons
 bf.message = TRUE,               
 conf.level = 0.95)
 


Mais j'ai des p-values différentes dans le graphs et je n'arrive pas à comprendre pourquoi.. Est ce que quelqu'un peut m'aider? :)

Mickael Canouil
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Re: pairwise.t.test donne des valeurs differentes de p-value par rapport à grouped_ggbetweenstats

Messagepar Mickael Canouil » 07 Juin 2019, 10:33

Bonjour,

ce n'est pas exactement le même test qui est utilisé.

Le package utilise notamment des approches bayésienne selon le nombre de groupe, avec par exemple :
  1. "Bayesian one-way analysis of variance" => bf_oneway_anova()
  2. "Bayesian two-samples *t*-test" => bf_two_sample_ttest()

Les méthodes et tests employés (selon les données et paramètres) sont décrits dans la documentation des différentes fonctions, il y a même les références des articles.

Cordialement,
Mickaël


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