Corinne de RECYVAL donne l'occasion de préciser certaines fonctions peu
connues d'ADE-4. Il est curieux de parler de moyennes de variables
qualitatives par classes d'une variable qualitative. Il est alors question
de distribution de fréquences des modalités d'une variable par classes
défines par les modalités de l'autre, c'est-à-dire d'une table de
contingence.
Si X est un tableau de variables qualitatives lu par CategVar : Read Categ
File qui donne un X.cat et un tableau de variables qualitatives Y lu par
CategVar : Read Categ File qui donne un Y.cat, on s'interroge d'abord sur
la signification statistique du lien entre les variables de X et celles de
Y.
CategVar : CrossingCateg calcule directement le tableau de Burt croisé
entre les deux paquets et le Khi2 (avec la proba) associé à chacune des
tables de contingence croisant une variable de X avec une variable de Y.
L'AFC du tableau de Burt croisé est utile si plusieurs de ces khi2 sont
significatifs. Cette AFC est la base de la co-inertie entre les deux ACM de
X et Y (ce qui est défini comme l'analyse canonique sur variables
qualitatives par Cazes, P. (1980) L'analyse de certains tableaux
rectangulaires décomposé en blocs : généralisation des propriétés
rencontrées dans l'étude des correspondances multiples. I. Définitions et
applications à l'analyse canonique des variables qualitatives. II
Questionnaires : variantes des codages et nouveaux calculs de
contributions. Les Cahiers de l'Analyse des Données : 5, 145-161 & 387-406
et reconnu comme une analyse de co-inertie par Chessel, D. & Mercier, P.
(1993) Couplage de triplets statistiques et liaisons espèces-environnement.
In : Biométrie et Environnement. Lebreton, J.D. & Asselain, B. (Eds.)
Masson, Paris. 15-44.)
On peut donc considérer qu'on aura un test global multivarié de
l'association entre les deux tableaux par CoInertia : Coinertia analysis.
Enchaîner
MCA : Multiple Correspondence Analysis sur X
MCA : Multiple Correspondence Analysis sur Y
CoInertia : Matching two statistical triplets sur le couple et
CoInertia : Coinertia test - Fixed D
Le dépouillement de cette analyse fera le bilan des liaisons.
Dernière remarque : La première valeur de l'AFC d'une table de contingence
peut se tester comme un Khi2 dans le très célèbre traité de Kendall, D.G. &
Stuart, A. (1961) The advanced theory of statistics. Vol 2: Inference and
relationships. Cha. 33 : Categorized data. Griffin, London. 536-591.
On trouvera dans StatUtil : R2-Kendall-FF le moyen de tester de cette
manière chacune des premières valeurs propres de chacune des AFC associées
à chaque table de contingence croisant chaque variable de X avec chaque
variable de Y. Cela donne en général des résultats cohérents avec
CategVar : CrossingCateg. L'intérêt est d'avoir trois séries de tests
équivalents avec
StatUtil : R2-TestCorr-FF (quantitatif-quantitatif)
StatUtil : R2-Anova1-FF (quantitatif-qualitatif)
StatUtil : R2-Kendall-FF (qualitatif-qualitatif)
avec équivalence entre
carré de corrélation (quantitatif-quantitatif)
rapport de corrélation (quantitatif-qualitatif)
carré de corrélation canonique (lambda1/qualitatif-qualitatif)
Je ne suis pas sûre que ADE4 soit le logiciel le plus approprié pour ce que
veut faire Corinne, mais quand c'est multivarié, ça fait des choses !
Cordialement
>Je ne suis pas sûre que ADE4 soit le logiciel le plus approprié pour ce que
>je veux faire:
>
>J'ai 19 variables qualitatives correspondant aux parametres mesurés dans les
>analyses, et j'ai 6 variables qualitatives correspondant aux
>caractéristiques des stations d'épuration.
>J'aimerais faire des moyennes pour chaque var qualitative et faire un test
>(type newman-keuls ou bonferroni) pour voir si mes moyennes sont
>significativement différentes d'une catégorie à l'autre.
>
>Est-ce que ADE4 permet de faire cela?
Daniel Chessel
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Universite Lyon 1 - Bat 401C - 69622 Villeurbanne CEDEX - France
Tel : 04 72 44 82 77 Fax : 04 72 43 11 41
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