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Interprétation du test Q de Cochran

By BOULET JEAN FRANCOIS | Nov 12, 2016 11:19AM CET

Je ne sais comment interpréter les résultats fournis par le test Q de Cochran.
Une étude réalisée sur 3 ans, sur un échantillon de 300 personnes, a fourni des résultats qualitatifs (binaires) d'observations à 12, 24, 36 mois. Des données sont manquantes. Le traitement des données manquantes selon 3 méthodes (suppression des données manquantes, méthode du plus proche voisin, ou méthode du mode) a été réalisé. L'application du test Q de Cochran fournit des résultats opposés sur les données traitées. Il n' y a pas de différence significative avec les données issues du traitement par le mode, mais hautement significative avec les données traitées par la méthode du plus proche voisin. Le résultat fourni par le test Q de Cochran est identique sur les données traitées par suppression des données ou selon le mode.
que pensez de ces résultats dicordants ?
Le test Q de Cochran ne doit pas être appliqué sur des données précédemment traitées ?
Le test de Cochran n'est pas assez robuste ?
L'analyse des données manquantes par la méthode du plus proche voisin est inadéquate ?
Le test Q de Cochran doit être seulement utilisé sur des échantillons sans données manquantes, ou après suppression des données manquantes ?

Avec mes remerciements

Dr BOULET JF

Meilleure réponse
Par Sébastien | Nov 14, 2016 02:27PM CET | XLSTAT Agent

Bonjour M. Boulet,

L’estimation par le mode et l’estimation par le plus proche voisin sont assez différentes:
- Estimation par le mode: Pour une variable donnée, cette estimation sera simplement la modalité la plus présente dans cette variable (vous aurez la même estimation pour toutes les valeurs manquantes dans une variable donnée).
- Estimation par le plus proche voisin: Cette estimation se base sur l’intégralité du tableau de données (celle par le mode se base uniquement sur la variable en question). L’estimation se fait en se basant sur le “profil ligne” le plus ressemblant.
Le choix entre les 2 méthodes d’estimation se rapporte à l’importance que vous accordez à la structure de vos données : si pour vous l’information provenant d’une variable (un instant t) est prépondérante par rapport au reste du tableau, alors il vaut mieux partir sur le mode. Si l’info provenant des profils des juges est plus importante, il vaut mieux utiliser le plus proche voisin.
Tout ça évidemment se base sur l’hypothèse d’une très probable ressemblance des données manquantes aux données existantes. Si ce n’est pas le cas, éliminer les cas avec données manquantes.

Jean Paul


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Par Sébastien | Nov 14, 2016 02:27PM CET | XLSTAT Agent

Bonjour M. Boulet,

L’estimation par le mode et l’estimation par le plus proche voisin sont assez différentes:
- Estimation par le mode: Pour une variable donnée, cette estimation sera simplement la modalité la plus présente dans cette variable (vous aurez la même estimation pour toutes les valeurs manquantes dans une variable donnée).
- Estimation par le plus proche voisin: Cette estimation se base sur l’intégralité du tableau de données (celle par le mode se base uniquement sur la variable en question). L’estimation se fait en se basant sur le “profil ligne” le plus ressemblant.
Le choix entre les 2 méthodes d’estimation se rapporte à l’importance que vous accordez à la structure de vos données : si pour vous l’information provenant d’une variable (un instant t) est prépondérante par rapport au reste du tableau, alors il vaut mieux partir sur le mode. Si l’info provenant des profils des juges est plus importante, il vaut mieux utiliser le plus proche voisin.
Tout ça évidemment se base sur l’hypothèse d’une très probable ressemblance des données manquantes aux données existantes. Si ce n’est pas le cas, éliminer les cas avec données manquantes.

Jean Paul

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