Seules les conditions d'indépendance des observations et d'homogénéité des variances des résidus doivent être vérifiées pour appliquer une ANOVA II classique.

Les conditions d'indépendance des observations, de Normalité et d'homogénéité des variances des résidus doivent être respectées.

L'indépendance de toutes les observations.

L'indépendance des observations au sein de chaque condition doit être respectée, la Normalité et l'homogénéité des variances des résidus.

Seule la condition d'homogénéité des variances doit être respectée.

Certains résultats sont significatifs mais on ne sait pas dire sur base de l'analyse globale quelles sont les variables qui sont importantes parmi le type de pays ou le niveau socio-économique.

La moyenne de l'indice IMC diffère entre tous les niveaux socio-économiques.

L'indice IMC diffère significativement en moyenne à la fois entre les niveaux socio-économiques et les types de pays.

L'indice IMC diffère en moyenne uniquement selon le type de pays

L'indice IMC diffère en moyenne selon le type de pays et l'évolution de l'indice IMC en fonction du niveau Socio-économique n'est pas la même selon que l'individu provient d'un pays du Sud ou du Nord (effet d'interaction).

Lorsque l'on réalise le boxplot en SPSS, il y a un souci technique, car le graphique fourni présente certaines boîtes sans moustache.

Les moyennes de l'IMC qu'on voit représentées dans le boxplot pour chaque niveau des variables niveau_SE et type de pays semble évoluer selon le niveau socio-économique de l'individu, mais cette évolution est inverse selon que l'individu provient d'un Pays du Nord ou du Sud.

Globalement, on voit clairement que plus le niveau socio-économique est faible, plus l'indice de masse corporelle est élevé.

L'IMC médian représenté dans le boxplot semble évoluer selon le niveau socio-économique de l'individu, mais cette évolution est inverse selon que l'individu provient d'un Pays du Nord ou du Sud.

Un test a posteriori, n'importe lequel, pour comparer les niveaux de la variable Niveau_SE et pour comparer les niveaux de la variable Pays

Un test a priori, n'importe lequel, pour comparer les niveaux de la variable Niveau_SE et pour comparer les niveaux de la variable Pays.

Un test a posteriori, n'importe lequel, uniquement pour les niveaux de la variable Niveau_SE car c'est la seule variable qui a plus de 2 niveaux.

Aucun test de comparaisons multiples.

Un test a posteriori, n'importe lequel, uniquement pour les niveaux de la variable Pays car c'est la seule variable significative dans les effets principaux.

Oui, elles sont toutes respectées.

Non, seule l'homogénéité des variances n'est pas respectée.

Non, seule la Normalité des résidus n'est pas respectée.

Non, seule l'indépendance des observations n'est pas respectée.

Non, aucune des conditions d'application n'est respectée.

Pays : variable qualitative nominale, facteurs ou VI

Niveau_SE : variable qualitative ordinale, VD ou variable d'intérêt

IMC : Variable quantitative continue, VD ou variable d'intérêt

Pays : variable qualitative nominale, facteurs ou VI

IMC : variable quantitative continue, VD ou variable d'intérêt

Pays, Sexe et Niveau_SE : variables qualitatives nominales, facteurs ou VI

IMC : variable quantitative discrète, VD ou variable d'intérêt

Pays : variable qualitative nominale, facteurs ou VI

Niveau_SE : variable qualitative ordinale, facteur ou VI

IMC : Variable quantitative continue, VD ou variable d'intérêt

Pays, Sexe : variables qualitatives nominales, facteurs ou VI

Niveau_SE : variable qualitative ordinale, facteur ou VI

IMC : variable quantitative discrète, VD ou variable d'intérêt

Pays, Sexe : variables qualitatives nominales, facteurs ou VI

Niveau_SE : variable qualitative ordinale, facteur ou VI

IMC : variable quantitative continue, VD ou variable d'intérêt

H0 : τ1= τ2= τ3= 0 H1 : au moins un des τj différent d'un autre

H0: σ1 = σ2 = σ3 H1: au moins une des σj différente d'une autre

H0 : µ1 = µ2 = µ3 H1: au moins une des µj différente d'une autre

H0 : τ1=τ2=τ3 est vrai H1 : τ1=τ2=τ3 est faux

- Les moyennes et écarts-types de l'IMC par niveau des variables Niveau_SE et Pays

- Un box plot de l'IMC également par niveau des variables Niveau_SE et Pays.

- Les moyennes et écarts-types de l'IMC globalement

- Un scatter plot représentant l'IMC sur l'axe des Y et le Niveau_SE sur l'axe des X

- Les fréquences relatives de la variable Niveau_SE et Pays

- un histogramme de l'IMC, séparément par niveau des variables Niveau_SE et Pays

- L'écart-type et la variance de la variable IMC

- un QQplot de la variable Niveau_SE

- Un coefficient de corrélation entre l'identifiant et l'indice IMC

- Un graphique de type Error Bar de l'IMC par niveau des variables Niveau_SE et Pays