Analyse De Variance Flashcards
Qu’est-ce que le plan en parallèle?
Le plan le plus simple et le plus utilisé. Chaque patient est assigné à un seul traitement. L’ensemble des patients est donc divisé en groupes correspondant à leur traitement, en général de même taille
Que permet le test T?
De comparer 2 groupe indépendant
Que permet l’analyse de variance?
L’expression analyse de variance signifie que la variabilité totale est décomposée en plusieurs composantes selon
le modèle utilisé. Elle permet d’étudier la variabilité des données observées en la partitionnant en somme de
carrés (SS: Sum of Squares) relative à chaque composante du modèle.
Dans le anova à un facteur, quel est l’unique source de variabilité expliquée?
Le groupe de traitement
Qu’est-ce que la variabilité totale?
Distance de chaque observation par rapport à la moyenne globale
Qu’est-ce que la variabilité inter-groupe?
Compare les moyenne des groupes avec la moyenne globale
Qu’est-ce que la variabilité intra-groupe?
Compare les valeurs à l’intérieur de chaque groupe par rapport à la moyenne du groupe
La somme de carrées totale mesure quoi?
La variabilité globale des données
Qu’est-ce que le degré de liberté?
Le nombre de valeurs dans le calcul final d’une statistique qui ne sont pas fixes. En d’autres mots, si on connait la valeur d’une statistique, ce sont le nombre de valeurs
requises afin de connaître toutes les valeurs.
Qu’elles sont les aspect négatifs de Anova?
• Ne permet pas de détecter les différences de moyennes 2 à 2 → Comparaisons multiples
• Ici dans le cas d’un plan équilibré, c-à-d même nombre de sujets par groupe
Que signifie l’absence d’interaction dans un Anova à 2 facteurs?
L’absence d’interaction implique que la différence des moyennes obtenue en variant un facteur est la même quelle que soit la modalité fixée de l’autre facteur.
Qu’est-ce qu’un anova à mesure répété?
Plusieurs mesures prises sur une même unité expérimentale. Peut être plusieurs reprises de la même mesure, ou avoir pris différentes mesures sur une même unité.
Quels sont les avantages d’Anova à mesure répétés?
- Moins de sujets nécessaires
- moins de variabilité dans les données prises sur un même sujet
- Plus de précision
- Effet comparable pour chaque sujet
Quel est le principal désavantages d’Anova à mesures répétés?
Il faut bien capturer et modéliser la dépendance entre les données, ce qui peut être difficike
Quelles sont les 2 sources de variabilité dans un anova à facteur répété?
Le groupe de traitement et la répétition dans le sujet
Quand est-ce qu’on utilise un bloc randomisé?
Lorsqu’il pourrait y avoir de la variabilité quant à un facteur
Que permet de contrôler le carré latin?
Permet de contrôler 2 facteurs de nuissance
Qu’est-ce qu’un plan chassé croisé?
Dans ce plan d’expérience, chaque sujet recevra successivement les deux traitements, devenant
ainsi son propre témoin. En comparaison, pour le plan parallèle, chaque patient reste sur son traitement jusqu’à la fin du suivi. Chaque patient reçoit une seule séquence: soit traitement A puis B ou traitement B puis A. Il faut donc étudier l’effet des traitements en tenant compte de
l’ordre d’administration.
quels sont les avantages d’un modèle chassé-croisé.?
- Les patients sont leur proposés témoins : moins de variabilité de variables potentiellement non prises en compte
- Plus efficace : nombre de sujets nécessaire est diminué, car le fait que chaque patient soit répété plusieurs fois réduit la variabilité interindiciduelle
Quels sont les désavantages du modèle chassé-croisé.?
- Période de sevrage nécessaire entre chaque traitement
- Plus ardu pour les patient, risquant d entraîner plus de pertes de vue
- souvent pour les maladies chronique
Quels sont les 3 composantes d’un modèle chassé-croisé?
1- Traitement
2- Période
3- Séquence
Quelles sont les 2 types de sources de variabilité?
- Intra-sujets : variabilité des résultats obtenus pour À et B dans le même sujet
- Inter-sujet: variabilité des résultats obtenus entre sujets pour À et B séparément
Qu’est-ce qu’un effet fixes?
Les modalités utilisées sont les seules d’intérêt pour lesquelles on désire obtenir une conclusion. Par exemple, traitement A ou B. Ces modalités ne pourraient être
remplacées par d’autres sans changer l’objectif de recherche.
Qu’est-ce qu’un effet aléatoire?
Les modalités utilisées pour l’effet aléatoire sont un échantillon de toutes celles disponibles. On ne désire pas comparer les modalités entre elles. On veut que les
conclusions soient généralisables à leur population complète. Par exemple, l’effet sujet. Il y a une variabilité propre à l’individu qu’il faut introduire dans le modèle.
