L’analyse de variance factorielle

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1 L’analyse de variance factorielle

2 L’analyse de variance à deux facteurs
Traitement b Traitement a Score Erreur Grande Moyenne Effet du traitement a Effet du traitement b Effet de l’interaction

3 L’analyse de variance à deux facteurs
Exemple Condition Âge

4 L’analyse de variance à deux facteurs
Utilité: Pourquoi ne pas faire plusieurs anova ? 1- Possibilité de tester les interactions. 2- Économie et puissance: Ex. 2 conditions avec 5 traitements. Si nij=10, pour chaque condition, alors nous avons 20 participants par traitements, pour un total de 100 participants (20*5). Pour avoir la même puissance, il faut faire 2 anova (une pour chaque condition) avec 20 participants par traitement ce qui nous donnes un total de 2 * 20*5 = 200 participants.

5 Hypothèses effets fixes
Il y a 3 hypothèses (effet a, effet b et effet ab) autre que la général. H0:m1=m2=…=mmn ou  mi=mG H1: mimG pour au moins un i (i|(mimG)) H0:m1=m2=…=mm ou  mi=ma H1: mima pour au moins un i (i|(mima)) H0:m1=m2=…=mmn ou  mi=mb H1: mimb pour au moins un i (i|(mimb)) H0: Interaction = 0 H1: Interaction  0 Traitement a Traitement b Interaction ab

6 Logique = a/e = b/e = i/e

7 F (a, k-1, N-1) = test critique
Tableau d’ANOVA F (a, k-1, N-1) = test critique

8 Type d’effets Il existe différent types d’effets.
Les effets fixes: ex. les 4 types de mémorisation pour 2 groupes d’âge Les effets aléatoires: ex. sélection aléatoires de quatre experts sur l’évaluation de 5 textes de sciences choisis au hasard Les effets mixes: ex. 2 groupes d’âge d’expert sur l’évaluation de 5 textes de sciences choisis au hasard

9 Hypothèses effets aléatoires
H0: sa2 = 0 H1: sa2  0 H0: sb2 = 0 H1: sb2  0 H0: sab2 = 0 H1: sab2  0 Traitement a Traitement b Interaction ab

10 Postulats Indépendance des groupes Distribution normale
Homogénéité des variances Test de Levene Si les variances sont hétérogènes: test de Box Si le Fobs > F(a,1,n-1) n = nombre de sujets dans 1 groupe

11 Exemple

12 Interaction Un avantage de l’utilisation de l’anova factorielle est l’étude de l’interaction. Il y a interaction si les lignes des conditions ne sont pas parallèles. Par exemple, la figure semble indiquer que l’effet condition soit plus marqué pour les jeunes que pour les vieux.

13 Absence d’interaction
Moyenne b1 b2 b3 Moyenne b1 b2 b3 Moyenne b1 b2 b3 Moyenne

14 Exemple Analyses descriptives Homogénéité des variances

15 Exemple Tableau d’ANOVA

16 L’effet de B à chaque facteur de A L’effet de A à chaque facteur de B
Effets simples Si l’interaction est significative, il faut regarder les effets simples. Les effets simples sont les effets d’un facteur sur un niveau d’un autre facteur. Ex.: les différences du rappel « intention » sur l’âge. Ex.: les différences des condition par rapport aux jeunes participants L’effet de B à chaque facteur de A L’effet de A à chaque facteur de B

17 Effets simples Si l’interaction est significative, il faut regarder les effets simples. Les effets simples sont les effets d’un facteur sur un niveau d’un autre facteur. Ex.: les différences du rappel « intention » sur l’âge. Ex.: les différences des condition par rapport aux jeunes participants

18 Exemple

19 Effets simples

20 Effets simples Si on utilise SPSS, il faut utiliser la syntaxe pour effectuer les effets simples. manova y by a(1,2) b(1,5) /error=within /desing. /design= a within b(1) a within b(2) a within b(3) a within b(4) a within b(5). /design= b within a(1) b within a(2).