Anova

Pour utiliser les menus statistiques fournis par excel Préalable: Dans Outils/Macro complémentaires, cocher si ce n'est pas déjà fait "utilitaires d'analyse": Partie 1 Analyse de variance A] Plan Sn (un facteur indépendant) B] Plan Sn (deux facteurs indépendants) C] Plan Sn*Ap (un facteur apparié/répété) Partie 2 Compléments: autres D] Test de Student pour deux E] Egalité des variance pour F] Test de Student pour deux 2 7 13 tests réalisables avec l'utilitaire d'analyse échantillons indépendants

Analyse de la variance Analyse de la variance Aper¸u de l’expos´ c e Analyse de la variance Partie II : plan ` deux facteurs sans interactions a 1 Le mod`le e Le cas des donn´es appari´es e e 2 Plusieurs observations par bloc 3 Serge Alalouf(1) Alain Latour(1)(2) Exercice (1) D´partement e de math´matiques e Universit´ du Qu´bec ` Montr´al e e a e Montr´al, Canada e (2) D´partement e d’informatique, math´matiques et sciences sociales e

2.1 -2.0 2.3 -1.0 3.0 1.3 3.0 2.2 -2.2 1.9 1.6 4.0 Tester si le rendement moyen est le m^me selon les titres et selon les trimestres. Utiliser un e seuil de signication de 5%. 3) On a demand  5 dgustateurs (A, B, C, D et E) d'indiquer la qualit de 4 sortes de ea e e yoghourt (W, X, Y, Z), sur une chelle de 1 a 100. Voici les rsultats: e  e I II III IV W X Z Y Trimestre mobiles (X, Y et Z). Elle obtient les rsultats suivants: e X: 267 273 294 291 297 285 288 282 270 303 Y: 276 285

Fc telle que PH0(F>Fc)=5% vaut : Fc=6,94 (Loi de Fisher à (2,4) degrés de liberté). On ne rejette donc pas l’hypothèse H0 de nullité des effets. La catégorie d’agglomération n’influe donc pas de manière significative sur les dépenses. Tableau anova | |Somme des carrés |Degrés de liberté |Somme des carrés |F de Fisher | | | | |moyens |

TP 7 Analyse univariée de l’ensemble des notes : Toutes les variables sont quantitatives et sont les noms de chaque matière auxquelles on étudie les notes pour chaque observation. Nous avons 72 observations et 13 variables. Pour Anova, Maths et Eco nous avons environ une moyenne de 11. Pour les sondages et l’ADD on a une moyenne de 9.5 environ, de 8 en test, 4 en programmation WEB et 13 environ en études de cas R, Exposé de communication, en Anglais, en PT et stage. Pour une meilleure analyse

l’effet d’une variable indépendante “discrète” Chaque variable indépendante est appelée un facteur et chaque facteur peut avoir deux ou plusieurs niveaux ou traitements (ex: niveau d ’irrigation; température d ’élevage; région géographique, etc) Une ANOVA teste si toutes les moyennes sont égales, donc H0: égalité et H1: au moins une différence Si H0 est rejetée pour un seuil ", l’ANOVA ne dit pas où sont les différences A utiliser quand le nombre de niveaux est supérieur à deux Pourquoi ne pas utiliser

> s1<-sample(ind,10) > echX1<-X[s1] > echY1<-Y[s1] > plot(echY1~echX1) > mean(echY1[echX1=="X1"]) [1] 407.1908 > mean(echY1[echX1=="X2"]) [1] 383.8409 > mean(echY1[echX1=="X3"]) [1]380.1486 > anov1<-anova(lm(echY1~echX1)) > anov1 Analysis of Variance Table Response: echY1 Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) echX1 2 1544.1 772.0 0.1794 0.8395 Residuals 7 30121.0 4303.0 Boxplot 1 : Moyennes pour 10 individus.

Analyses statistiques de base avec R et Rcmdr comme interface graphique Christian Jost - Biologie Santé - UE 3M7BS15M - 2010/11 Ce polycopié a été développé en 2009 pour une introduction aux statistiques de base (Chi-2, tests à un, deux ou plusieurs échantillons) en 4 TP de 2h, à l’aide de R 2.9.2 et R-commander 1.5-3. Attention, R-commander évolue rapidement, des versions antérieures ne correspondent pas toujours aux indications dans ce polycopié. Pour l’organisation des données les

UNIVERSITÉ DE CAEN UFR de Psychologie LICENCE 3ième année Unité d’enseignements méthodologiques 1er semestre Année Universitaire 2012-2013 STATISTIQUES : ANOVA I 1ère partie : Bibliographie Données utilisées en Cours Magistral Formulaires et tables statistiques 2nde partie : Exercices Ce cahier vous est utile pour le Cours Magistral et les Travaux Dirigés. Vous devez l’avoir avec vous à chaque séance (CM et TD). Conception Mme Sandrine Rossi, Maître de Conférences en Psychologie Cognitive

l’ensemble des découpages > « sortie » : OK > refaire une CAH en supprimant certaines variables, en analysant l’histogramme : on supprime les variables qui ne sont pas bien distribuées. 7. Description des segments 3 tests à disposition : - Anova : compare les moyennes entre les segments - Compare les moyennes entre le segments pour les variables qui ne suivent pas la loi normale - Test du Khi2 : regarde si il y a un lien entre les lignes et les colonnes. Test de normalité : > Description