multiplicité des tests, correction de alpha

Bonjour,

Est-ce-qu'il serait possible d'avoir les pages précédentes ?

Cordialement.

Bonsoir,

Je n'ai pas pour l'instant tout compris.

Pour l'instant, le tableau ,scanné de votre premier message, montre que p ou p-value est calculé grâce à deux tests dont un est le test exact de Fisher (cf. première annotation en bas de tableau).
Ainsi, il s'agit de poser la significativité de la liaison entre deux variables qualitatives. Ces deux variables qualitatives sont :
-"Adults and Adolescents" à deux modalités "Group A Ct >= 20" et "Group A Ct < 20".
Et :
- les variables de la première colonne lorsque le test exact de Fisher est possible (i.e. sinon appliquer l'autre test indiqué).

Il s'agit donc d'appliquer le test à un tableau de contingence 2*2. On est alors confronté à l'inflation de alpha en regard du nombre de tests effectués globalement. Il est possible de trouver une formule en fonction de alpha et le nombre k de tests effectués pour montrer cette inflation.

L'idée peut être cernée en considérant deux lancés de dé :
- A="le dé donne une valeur qu'on ne veut pas au premier lancé "
- B="le dé donne une valeur qu'on ne veut pas au deuxième lancé "
Alors P(A)=5/6=0.83 et P(A et =P(A).P(B)=25/36=0.64
La probabilité que l'on n'obtienne pas ce que l'on veut devient de plus en plus petite.

Tout cela pour dire qu'en multipliant les tests, on peut au fur et à mesure rejeter à tort l'hypothèse H0 de plus en plus facilement. Une des méthodes connues pour pallier à cela est la méthode de Bonferroni.

Voilà pour un deuxième message de ma part.

Cordialement.

Bonjour,

Avez-vous pu résoudre votre question ou avez-vous toujours besoin d'un peu d'aide ?

Bonne journée.