Anova à plan factoriel à mesures répétées et régression linéaire (3) Flashcards
Quelle est la différence en l’ANOVA à plan factoriel et l’ANOVA à plan factoriel à mesures répétées?
Plan factoriel: les participants sont classés selon deux critères
Plan factoriel à mesure répété: les participants participent à plus d’une condition
V/F Dans l’ANOVA «standard», la variance intra-groupe était considérée comme de la variance due à l’erreur.
Vrai
V/F L’erreur est réduite dans l’ANOVA simple à mesures répété. Explique
VRAI, Dans l’ANOVA à mesures répétées, le fait que l’on ait plusieurs mesures pour chaque personne fait en sorte
que l’on peut éliminer la variance due aux participants du terme d’erreur.
Dans l’ANova à plan simple à mesures répétées, en quoi se sépare la variation intra sujets?
Intertraitement + erreur
Dans l’ANova à plan simple à mesures répétées, en quoi se sépare la variation totale?
Inter sujets + intra-sujets
Dans l’ANova à plan simple à mesures répétées, comment se calcul le SC erreur?
Scerreur= Sctotal - scsujets -sc temps
Comment sont répartis les dl dans ANOVA à plan simple à mesures répétées?
Variation totale: kn-1
Inter-sujet: n-1
Intra-sujet: n (k-1)
Inter-traitement: k-1
erreur: (n-1)(k-1)
Quelle est la différence entre le modèle de base et le modèle réaliste de Anova à plan simple à mesures répétées?
Ajout de π tij (interaction sujet x traitement)
Le rapport F ne permet pas d’isoler la contribution…… Le rapport F permet d’isoler la contribution…
1.Inter-sujet
2.Traitement
Dans l’ANOVA à plan simple à mesure répétées, quelle est une condition d’application supplémentaire?
Symétrie composée des covariances. Cela signifie que les variances (diagonale) sont constantes et que les covariances (hors diagonale) sont constantes.
V/F La symétrie composéee de la matrice des covariances est souvent trop strictes.
VRAI
On la remplace généralement pas une condition plus souple : la «sphéricité» qui s’intéresse à la variance des différences entre traitements, plutôt qu’à la covariance entre les traitements.
* Si la symétrie composée de la matrice des covariances est respectée, alors la sphéricité l’est aussi
* Par contre, le contraire n’est pas toujours vrai.
Quel test est utilisé pour vérifier la sphéricité?
Test de Mauchly, doit ne PAS être significatif
Qu’est-ce que la covariance
Degré auquel deux variables varient ensemble.
* Idée similaire à celle de la variance, mais pour deux variables
Pourquoi la condition d’homogénéité des covariances n’est pas utilies dans les anova à groupes indépendants?
Dans le cas de groupes indépendants, les covariances seront de 0 si les cellules sont indépendantes
* On pourra donc s’intéresser seulement à l’homogénéité des variances (la diagonale)
Dans une Anova à plan factoriel à mesures répétées à plusieurs temps de mesure, quelles sont les 2 sources d’erreurs?
- Variation inter-sujet
- Variation temp X inter-sujet
Dans une Anova à plan factoriel à mesures répétées à plusieurs temps de mesure, en quoi se divise la variation intra-sujet?
Temps, Temps X groupe et temps X inter-sujets
Quelles sont les deux corrections possibles si la sphéricité n’est pas respectée? Quand utilise-t-on l’une ou l’autre?
- Si E > 0.75, utilisez la correction de Huynh Feldt
- Si E < 0.75, utilisez la correction de Greenhouse Geisser
Qu’est-ce que la régression linéaire multiple? Compare la à la simple
La régression linéaire multiple reprend les mêmes principes de base de la régression simple, mais avec plusieurs prédicteurs (mais encore un seul critère).
Simple: On cherche «a» et «b» qui minimisent Σ (Y − ^Y)2
^Y = bx +a
Multiple: On cherche les «b» qui minimisent Σ (Y − ^Y)2
^Y = bo + b1x1 + b2x2 +….
Dans la regression linéaire multiple, qu’est-ce que l’ordonnée à l’origine? Le coefficient de régression?
Ord à l’origine: bo
Coeff. de régression/pente: b1, b2, ….
V/F Dans la régression simple, on veut minimiser l’erreur de prédiction.
Vrai, on veut minimiser ce que l’on appelle l’erreur résiduelle, ou «résidu». (minimiser Sommation de Y-^Y)^2
*Y= point observé pour un x
^Y=point sur la droite qui est prédite pour x
Qu’est-ce qu’on recherche avec la régression linéaire multiple?
Proportion de variabilité «uniquement» expliquée par les variables
Comment fait-on pour transformer un b en B (standardisé)?
B= bi Si (écart-type prédicteur) / Si0(écart-type critère)
Comment fait-on un test de signification de b?
test t avec H0: bj = 0
t = bj - bj/ sbj
Quelle est l’une des grandes forces des régressions linéaires multiples?
Elles permettent de voir la contribution de chaque prédicteur en contrôlant statistiquement pour l’effet des autres.
En d’autres mots, les coefficients b ou Beta représentée la contribution unique de cette variable à l’équation de régression. Si une variable contribue conjointement avec une ou plusieurs autres variables à l’équation de régression, cette contribution n’est pas représentée par les coefficients b ou Beta .