Généralement, dans les situations d’hypothèses multiples on cherche à rejeter
toutes les hypothèses ou bien une seule d’entre d’elles. Depuis quelques temps on
voit apparaître le besoin de répondre à la question : « Peut-on rejeter au moins
r hypothèses ? ». Toutefois, les outils statisques pour répondre à cette question
sont rares dans la littérature. Nous avons donc entrepris de développer les formules
générales de puissance pour les procédures les plus utilisées, soit celles de
Bonferroni, de Hochberg et de Holm. Nous avons développé un package R pour le
calcul de la taille échantilonnalle pour les tests à hypothèses multiples (multiple
endpoints), où l’on désire qu’au moins r des m hypothèses soient significatives.
Nous nous limitons au cas où toutes les variables sont continues et nous présentons
quatre situations différentes qui dépendent de la structure de la matrice de
variance-covariance des données. / Generally, in multiple endpoints situations we want to reject all hypotheses or
at least only one of them. For some time now, we see emerge the need to answer
the question : "Can we reject at least r hypotheses ?" However, the statistical tools
to answer this new problem are rare in the litterature. We decide to develop general
power formulas for the principals procedures : Bonferroni’s, Hochberg’s and
Holm’s procedures. We also develop an R package for the sample size calculation
for multiple endpoints, when we want to reject at least r hypotheses. We limit
ourselves in the case where all the variables are continuous and we present four
different situations depending on the structure of the data’s variance-covariance
matrix.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/9118 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Delorme, Philippe |
| Contributors | Lafaye de Micheaux, Pierre |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation |
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