Aller au contenu
Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

↑↓ naviguer↵ ouvre le résultat en surbrillanceesc fermer

Partie 3 · Comparer des groupes

ANOVA : les moyennes de plusieurs groupes sont-elles égales ?

La covariance répond à « deux variables évoluent-elles ensemble ? ». L'ANOVA (analyse de la variance) répond à une autre question : plusieurs groupes ont-ils la même moyenne ? Exemples : méthodes pédagogiques, traitements médicaux, machines.

Prenons trois groupes : A = [12, 13, 11, 12], B = [16, 17, 15, 16], C = [10, 9, 11, 10]. Leurs moyennes sont 12, 16 et 10. Mais ces différences sont-elles réelles ou dues au hasard ? Même si les vraies moyennes étaient égales, les moyennes observées fluctueraient, car les données sont dispersées.

Le principe : signal contre bruit

L'ANOVA compare la variabilité entre les groupes (le signal) à la variabilité à l'intérieur des groupes (le bruit). Si les groupes sont très différents entre eux mais homogènes en leur sein, les moyennes sont probablement différentes.

entre les groupes : grand (le signal) intra : petit intra : petit intra : petit

Vérifie que tu as compris

Dans l'ANOVA, la dispersion à l'intérieur des groupes joue le rôle…

Hypothèses et statistique F

  • H0H_0 : toutes les moyennes sont égales.
  • H1H_1 : au moins une moyenne est différente.
F=variance entre groupesvariance intra-groupesF = \frac{\text{variance entre groupes}}{\text{variance intra-groupes}}

F≈1F \approx 1 : pas de différence claire. FF grand : différence probable. En Python (SciPy) : f_stat, p_value = f_oneway(A, B, C).

Interprétation de la p-value : p<0,05p \lt 0{,}05 : différence significative ; p≥0,05p \ge 0{,}05 : pas de conclusion claire. L'ANOVA dit qu'il existe une différence, pas quels groupes diffèrent.

Le calcul à la main (précision ajoutée)

Avec kk groupes, NN valeurs au total, et xˉ\bar{x} la moyenne générale : SSentre=∑gng(xˉg−xˉ)2SS_{\text{entre}} = \sum_g n_g(\bar{x}_g-\bar{x})^2, SSintra=∑g∑i(xgi−xˉg)2SS_{\text{intra}} = \sum_g\sum_i (x_{gi}-\bar{x}_g)^2, puis

F=SSentre/(k−1)SSintra/(N−k)F = \frac{SS_{\text{entre}}/(k-1)}{SS_{\text{intra}}/(N-k)}

Pour A, B, C : moyenne générale ≈12,67\approx 12{,}67, SSentre≈74,67SS_{\text{entre}} \approx 74{,}67, SSintra=6SS_{\text{intra}} = 6, k=3k=3, N=12N=12 : F=74,67/26/9=56F = \frac{74{,}67/2}{6/9} = 56. FF est très grand, ce qui est cohérent avec des groupes bien séparés et homogènes.

Vérifie que tu as compris

Que conclut-on d'une ANOVA avec p = 0,01 ?

Conditions d'application (simplifiées)

  1. données quantitatives ;
  2. groupes indépendants ;
  3. distributions à peu près normales ;
  4. dispersions comparables entre groupes.

Lien avec le reste du chapitre : la variance mesure la dispersion, l'écart-type l'homogénéité, et l'ANOVA généralise le test de moyenne à plus de deux groupes.