Comment effectuer le test médian de l’humeur dans R
Le test médian de Mood est utilisé pour comparer les médianes de deux ou plusieurs groupes indépendants.
La fonction median_test de la bibliothèque coin peut être utilisée pour effectuer ce test dans R, qui utilise la syntaxe suivante :
median_test(réponse~groupe, données)
où:
- réponse : un vecteur de valeurs de réponse
- group : un vecteur de regroupement de valeurs
- data : une trame de données contenant les vecteurs de réponse et de groupe
L’exemple suivant illustre comment utiliser cette fonction pour effectuer le test médian de Mood dans R.
Exemple : test médian de Mood dans R
Supposons qu’un enseignant veuille savoir si deux méthodes d’étude différentes produisent ou non des résultats d’examen différents parmi ses élèves de sa classe. Pour tester cela, elle demande au hasard à 10 étudiants d’utiliser une méthode d’étude et à 10 autres étudiants d’en utiliser une autre. Après deux semaines, chaque étudiant passe le même examen.
Elle décide d’utiliser le test médian de Mood pour déterminer si la note médiane à l’examen diffère entre les deux groupes.
Étape 1 : Créez le bloc de données.
#create data method = rep(c('method1', 'method2'), each=10) score = c(75, 77, 78, 83, 83, 85, 89, 90, 91, 97, 77, 80, 84, 84, 85, 90, 92, 92, 94, 95) examData = data.frame(method, score) #view data examData method score 1 method1 75 2 method1 77 3 method1 78 4 method1 83 5 method1 83 6 method1 85 7 method1 89 8 method1 90 9 method1 91 10 method1 97 11 method2 77 12 method2 80 13 method2 84 14 method2 84 15 method2 85 16 method2 90 17 method2 92 18 method2 92 19 method2 94 20 method2 95
Étape 2 : Effectuez le test médian de Mood.
#load the coin library library(coin) #perform Mood's Median Test median_test(score~method, data = examData) #output Asymptotic Two-Sample Brown-Mood Median Test data: score by method (method1, method2) Z = -0.43809, p-value = 0.6613 alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
La valeur p du test est de 0,6613 . Puisque cette valeur n’est pas inférieure à 0,05, nous ne parvenons pas à rejeter l’hypothèse nulle. Nous ne disposons pas de preuves suffisantes pour affirmer qu’il existe une différence statistiquement significative dans les résultats médians aux examens entre les deux groupes.
Par défaut, cette fonction attribue un score de 0 aux observations exactement égales à la médiane. Cependant, vous pouvez spécifier que cette valeur soit 0,5 ou 1 en utilisant l’argument mid.score .
Par exemple, le code suivant effectue exactement le même test médian de l’humeur, mais il attribue une valeur de 0,5 aux observations égales à la médiane :
#perform Mood's Median Test median_test(score~method, mid.score="0.5", data = examData) #output Asymptotic Two-Sample Brown-Mood Median Test data: score by method (method1, method2) Z = -0.45947, p-value = 0.6459 alternative hypothesis: true mu is not equal to 00
La valeur p du test s’avère être de 0,6459 , ce qui est légèrement inférieur à la valeur p précédente de 0,6613 . Cependant, la conclusion du test est toujours la même : nous ne disposons pas de preuves suffisantes pour affirmer que les résultats médians aux examens entre les deux groupes sont significativement différents.