je souhaite comparer la proportion de femelles dans 7 groupes distincts. Le nombre de femelles de chaque groupe se trouve dans la variable numbF et l'effectif total de chaque groupe dans la variable numbT :
Code : Tout sélectionner
numbF<-c(54,210,124,135,209,221,229)
numbT<-c(90,481,298,300,449,450,447)
J'utilise la fonction prop.test pour effectuer cette comparaison :
Code : Tout sélectionner
prop.test(numbF,numbT)# significatif X-squared = 16.2711, df = 6, p-value = 0.01237
Il existe donc au moins une des proportions qui est significativement différente des autres. Reste à déterminer quelles proportions peuvent être considérées identiques et quelles sont celles qui sont significativement différentes. Il y a donc 21 tests de comparaison de 2 proportions observées à effectuer. Je pense que comme ces tests viennent à la suite d'un test sur l'ensemble des proportions, il faut faire une correction en ce qui concerne le seuil alpha. La correction de Bonferroni et celle de Sidak donnent toutes 2 des seuils d'environ 0.0024.
Voici les tests concernant le groupe avec la proportion observée la plus élevée.
Code : Tout sélectionner
prop.test(c(54,210),n=c(90,481))
prop.test(c(54,124),n=c(90,298))
prop.test(c(54,135),n=c(90,300))
prop.test(c(54,209),n=c(90,449))
prop.test(c(54,221),n=c(90,450))
prop.test(c(54,229),n=c(90,447))
La plus petite p-value que j'obtiens est 0.003203 (pour le deuxième test dans la liste ci-dessus) qui reste supérieur à mon seuil corrigé.
Je possède le livre Statistiques avec R des PUR et il y a deux fiches à ce sujet. Dans l'une d'elles (la fiche 6.5 p 119) plusieurs proportions sont testées. La différence est significative pour l'exemple qui est présenté mais les auteurs ne font pas ensuite de tests 2 à 2 mais une comparaison que je qualifierai de "à l'oeil". Est-ce que cela signifie que l'on ne peut pas faire de comparaison 2 à 2 après un test sur plusieurs proportions?
Dans la fiche précédente, les auteurs disent qu'il est possible d'utiliser la fonction binom.test pour comparer 2 proportions. J'ai essayé pour voir si les p-values obtenues différeraient de celles obtenues avec prop.test mais n'ai pas réussi à utiliser correctement la fonction binom.test autrement que pour comparer une proportion observée à une proportion théorique. Est-ce que quelqu'un a une idée sur comment faire cela?
D'avance merci