Calculateur d'ANOVA à modèle mixte

Si vous souhaitez calculer une analyse de variance mixte (ANOVA à deux voies avec mesures répétées), il vous suffit de sélectionner une variable nominale et plus de deux variables métriques.

Les résultats de l'analyse de variance mixte s'affichent clairement :

ANOVA à modèle mixte

Une ANOVA (analyse de la variance) à modèle mixte est une technique statistique qui combine les caractéristiques des modèles entre sujets (ou "mesures indépendantes") et au sein des sujets (ou "mesures répétées"). Dans ce contexte, le terme "mixte" fait référence à l'utilisation d'effets fixes et aléatoires dans le modèle.

Facteurs

Dans le contexte de l'ANOVA, un facteur est une variable indépendante. Dans une ANOVA à modèle mixte, vous pouvez avoir :

desfacteurs entre sujets: Différents niveaux (ou groupes) de ce facteur sont représentés par différents sujets. Par exemple, si vous testez les effets d'un médicament, vous pouvez avoir un groupe de contrôle et un groupe de traitement, et chaque sujet fait partie d'un seul de ces groupes.
Facteurs intra-sujet: Tous les sujets sont soumis à chaque niveau (ou condition) de ce facteur. Par exemple, si vous testez le rappel de mémoire à trois moments différents de la journée (matin, après-midi, soir), tous les sujets seront testés à ces trois moments.

Effets fixes et effets aléatoires

Dans le contexte des modèles mixtes, les "effets fixes" font généralement référence aux effets principaux et aux interactions des facteurs qui vous intéressent particulièrement. Il s'agit des effets que vous pensez pouvoir généraliser à une population plus large. Les "effets aléatoires" sont des variations aléatoires qui ne peuvent être attribuées aux effets fixes. Ils représentent souvent la variabilité due aux sujets ou à d'autres facteurs aléatoires qui ne sont pas d'un intérêt primordial.

Avantages

L'un des principaux avantages d'une ANOVA à modèle mixte est qu'elle vous permet d'examiner les effets d'un traitement ou d'une intervention dans le temps ou dans différentes conditions, tout en tenant compte de la non-indépendance des observations. Cela peut donner plus de puissance pour détecter un effet, car la variabilité à l'intérieur des sujets peut être séparée de la variabilité entre les sujets.

Hypothèses

Comme les autres modèles d'ANOVA, l'ANOVA à modèle mixte repose sur plusieurs hypothèses, notamment la normalité, la sphéricité (pour les mesures répétées) et l'homogénéité de la variance. Il est essentiel de vérifier ces hypothèses avant d'interpréter les résultats.

L'analyse

La réalisation d'une ANOVA à modèle mixte peut être complexe et nécessite un logiciel statistique tel que SPSS, R, SAS ou DATAtab. Les résultats fourniront des informations sur les effets principaux de chaque facteur ainsi que sur les effets d'interaction entre les facteurs.

En résumé, une ANOVA à modèle mixte est un outil polyvalent pour comprendre les effets de facteurs multiples, en particulier lorsque vous disposez de mesures entre les sujets et au sein des sujets. Comme pour tout test statistique, il est essentiel de comprendre ses hypothèses et ses limites.