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.