Comment comparer les données classées?

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J'ai des questions sur la façon d'analyser les données classées.

Les données ressemblent à ceci: 4 groupes de personnes vivant avec le VIH et 16 autres groupes de personnes vivant dans le même village ont été invités à classer 12 défis pour les personnes vivant avec le VIH selon leur importance. (par exemple, santé physique - acceptation sociale - santé mentale - ...) Comment puis-je savoir si un certain défi est perçu différemment par les personnes vivant avec le VIH que par les autres?

Une autre question: tous les répondants (120) ont été invités à choisir individuellement dans la liste des défis les 5 qui étaient les plus difficiles pour eux-mêmes. Comment savoir si les personnes vivant avec le VIH choisissent des défis différents des autres?

Quelle est la meilleure façon de présenter les résultats? Existe-t-il un test statistique pour cela? Kruskal wallis est possible? J'ai cherché partout sur Internet mais je suis coincé ..

ordinal-data ranking group-differences

— jacky
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Vous souhaitez comparer le classement de chacun des problèmes en termes de difficulté? Vous vous rendez compte que la principale limitation est la suivante: si le premier groupe perçoit tout autant, beaucoup plus difficile que le second mais que le classement est le même ... alors vous n'avez pas de résultats.

— AdamO

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Pour votre deuxième tâche, vous pourriez envisager des méthodes d'ordination, de manière à tracer l'emplacement des individus dans un «espace de défi» multivarié. Des grappes distinctes pour les personnes atteintes ou non du VIH sembleraient soutenir votre hypothèse.

— Oreotrephes
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Pour votre première question, convertissez vos choix en données numériques (dans l'ordre) pour chaque groupe, puis prenez la différence absolue entre chaque choix de chaque personne dans chaque groupe. Ceux qui présentent la plus grande différence pourraient éventuellement être considérés comme ceux que chaque groupe perçoit le plus différemment.

Disons que vous avez deux personnes et que chacune appartient respectivement aux groupes A et B. Chaque personne a un rang pour 12 éléments, 1-12. Pour l'item 1: A a choisi 1 et B a choisi 7. Si les autres items sont constants ou très proches de zéro, les groupes A et B ont perçu l'item 1 différent car cet item a la plus grande différence.

Vous devez également juger si cela a du sens. Peut-être trouver un sous-ensemble de rangs dont vous êtes certain, chaque groupe penserait différemment, ferait la différence et verrait si cela correspond à votre sous-ensemble.

— small_data88
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Définissez le score d'importance comme étant les rangs, cela prend la valeur 1 à 12, 1 étant le moins important et 12 étant le plus important

Choisissez un facteur d'intérêt, par exemple, la santé, puis recueillez les scores d'importance du groupe 1 et du groupe 2, par exemple:

score_health_1 <- c(1,2,3,2,4,1,2,4,3,1,2,2,3,1)

score_health_2 <- c(3,4,5,5,6,1,2,4,6,5,3,3,2,8,7,4)

Ensuite, vous pouvez faire un wilcox.test (score_health_1, score_health_2) ou un t-test. Vous pouvez le faire individuellement pour chacun des 12 facteurs.

Si vous êtes intéressé par le test multivarié, par exemple, santé et social, alors vous pouvez utiliser le test Hottelling t ^ 2, qui tient compte de la corrélation dans le test multivarié.

— Mac
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