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analyse factorielle, nominale: catégorielle; nombre = symbole ordinale:…

- - - - pré-requis
        
        VI nominale ou ordinale
        
        3 ou + modalités (k)
        
        VD d'intervalle
        
        normalité de distribution
        
        (test de Shapiro-Wilk)
        
        anormalité tolérée si grand échantillon
        
        variances homogènes
        
        (test de Levene)
        
        formules
        
        test post-hoc
        limiter erreur de type I
        -> correction de Bonferroni
        
        le carré moyen du modèle (CMM) est un pourcentage de variance expliqué par la VI
        
        statistique F = proba que la variance soit expliquée par la VI contrôlée plutôt que par la VI parasite / résiduelles
        -> si F>1
        
        n2 / eta-carré = taille d'effet
        -> proportion de la variance attribuée à VI
        -> si n2>0.14
        
        ddl
        
        num = k-1
        
        dénom = N - k
  - - - prérequis:
        
        VI nominale / ordinale
        
        3 ou + modalités (k)
        
        VD intervalle
        
        non normalité de la distribution VD sous chaque modalité de la VI
        
        formules
        
        comparaison post-hoc : Dwass, Steel & al.
        
        Eta-carré: <0,08; <0.26
        
        petits échantillons: K-W
        
        nombres de modalités
        k = 3 + t < 5
        nombre d'observations dans chaque modalités inférieur à 5
        - comparer la valeur de H calculée à la valeur critique de H dans la table de K-W pour [t par k] (nbre d'observation par modalités)
        -> si H> ; alors H1
        
        grands échantillons: Khi2
        
        k = 3 et t > 5
        
        si k > 3 alors pas de contraintes de t
        - comparer la valeur de H calculée à la valeur de H critique dans la table du Khi2 pour [k- 1ddl]
        -> si H> ; alors H1
- - - - ddl
        
        numérateur = k-1
        
        dénominateur = (n-1)*(k-1)
      - Eta-carré: <0,08; <0.26
      - stat F = table de F ; p-value;
        effet du modèle si F > 1