Tests non paramétriques
ANOVA et comparaisons multiples non paramétriques avec le logiciel R (tutoriel)
Cet utilitaire traite quelques exemples de test ANOVA et de comparaisons multiples dans différentes situations avec le logiciel R. Pour faire gagner du temps à l'utilisateur, il favorise l'utlisation de boucles pré-programmées dans le cas de tableaux multivariés. Toutes les méthodes utilisées sont non paramétriques et utilisent soit les valeurs numériques (méthode des permutations), soit les rangs des valeurs. On donne également quelques exemples de représentations graphiques dans chaque situation.
Analyse non paramétrique des données longitudinales sous R (tutoriel)
L'outil décrit ici est la bibliothèque "nparLD" du logiciel R. Sa vocation est de traiter les expériences factorielles comportant des mesures répétées sur les mêmes individus, éventuellement croisées avec des facteurs à niveaux indépendants. S'agissant d'une approche non paramétrique, utilisant les rangs des valeurs, elle est adaptée aux petits échantillons, n'a pas d'exigence sur les distributions des valeurs, n'est pas sensible aux valeurs hors normes et s'adapte aussi bien à des données continues que ordinales ou même binaires. En outre elle accepte les données manquantes.
Test du Chi²
Cet outil permet de calculer automatiquement la statistique du Chi², sa significativité et le coefficient de contingence de Cramer sous Excel pour les dimensions de tableaux les plus courantes, jusqu'à 50 colonnes et 300 lignes. Il inclut la correction de Yates. Les conditions d'application du test sont indiquées. Une alerte avertit si elles ne sont pas respectées.
Test de Cochran
Cet outil réalise le test non paramétrique Q de Cochran pour la comparaison de plus de deux séries appariées de mesures en échelle binomiale. Les données doivent être insérées sous forme d'un tableau de 0 et de 1, les répétitions étant en colonnes et les individus en lignes. On est limité à 15 répétitions (en colonnes) et 100 individus (en lignes).
Test de Dixon
Cet outil permet d'effectuer le test de Dixon. Ce test permet de rechercher si une valeur extrême dans un petit échantillon (n compris entre 3 et 30) peut être considérée comme hors norme et donc enlevée de l'échantillon avant de réaliser un test statistique.
Test Z-score et test de Grubbs
Cet outil permet d'effectuer le test Z-score, et le test de Grubbs avec R. Ces tests permettent de rechercher la présence d'une (ou deux) valeur(s) hors norme dans un échantillon de plus de 30 individus.
Test de Friedman et comparaisons multiples
Cet outil réalise le test non paramétrique de Friedman pour la comparaison de plus de deux échantillons appariés. Il permet en outre les comparaisons deux à deux (= comparaisons multiples ou "post hoc") non paramétriques, tenant compte du nombre de groupes dans l'expérience. Il fournit également le coefficient de concordance de Kendall.
Test G
Le test G, plus connu sous le nom de Chi² du rapport de vraisemblance, est une alternative au test Chi² pour tester l'indépendance entre deux variables qualitatives ou comparer des proportions. Cet outil permet d'analyser des tables de contingence jusqu'à 10 colonnes et 50 lignes. Une feuille indique en outre comment réaliser le test avec le logiciel R.
Test du coefficient de concordance de Kendall
Ce document ne fournit pas de calcul mais des solutions logicielles permettant d'obtenir le coefficient de concordance W de Kendall qui permet d'évaluer la concordance entre plus de deux juges ou entre plus de deux variables.
Test de Kruskal & Wallis et comparaisons multiples
Cet outil réalise le test non paramétrique de Kruskal et Wallis pour la comparaison de plus de deux échantillons indépendants (jusqu'à 10 groupes de 50 individus maximum). Il permet en outre les comparaisons deux à deux (= comparaisons multiples ou "post hoc") non paramétriques, tenant compte du nombre de groupes dans l'expérience.
Test de Mac Nemar
Cet outil permet de réaliser le test de significativité de changement de McNemar. Il s'applique pour deux échantillons pairés mesurés en échelle binomiale.
Test de Mann & Whitney
Cet outil permet la comparaison non paramétrique de deux échantillons indépendants par le test de Mann & Whitney. Il s'applique à des échantillons inférieurs à 50. Les données peuvent être soit en échelle d'intervalle soit en échelle ordinale mais numériques.
Comparaison de deux proportions avec intervalle de confiance
Cet outil permet la comparaison de deux proportions mesurées sur deux échantillons indépendants. Utilisant une approche par la loi normale, cet outil permet le calcul d'intervalles de confiance encadrant la différence de proportions. Les calculs peuvent être effectués soit à partir des effectifs des différentes catégories, soit à partir des proportions observées. Une feuille indique la procédure avec le logiciel R.
Test du signe
Cet utilitaire permet de réaliser le test du signe, test non paramétrique utilisé pour comparer deux séries de mesures ordinales appariées. Il convient pour des séries composées de moins de 300 valeurs.
Test de corrélation de Spearman
Cet outil permet le calcul du coefficient de corrélation Rho de Spearman et le test de sa significativité. Il s'agit d'un test non paramétrique utilisant les rangs des valeurs. Il convient pour des petits échantillons : 5 < n < 100.
Test de Wilcoxon
Cet outil permet la comparaison non paramétrique de deux séries de valeurs appariées (= pairées). Il est adapté aux petits échantillons : 5 < n < 50. Les données doivent être en échelle d'intervalle.
Test du coefficient Kappa de Cohen
Cet outil permet d'évaluer l'agrément entre des juges classant un certain nombre d'objets (ou d'individus) dans des catégories nominales.
Test binomial
Cet outil permet de comparer une proportion observée à une valeur théorique.
Test des séries de Wald-Wolfowitz
Le test des séries (runs test) permet de tester si une série d'événements binaires, type pile ou face, s'est produite au hasard. Il permet aussi de tester si une série de mesures quantitatives, au cours du temps par exemple, évolue de manière aléatoire. Il permet enfin de tester si, à partir de mesures quantitatives, deux échantillons indépendants diffèrent sur la base de leurs dispersions. Une feuille indique une méthode pour réaliser le test avec le logiciel R.
