Statistiques sur des pourcentages

Bonjour a tous,

je n'ai pas trouver ce que je cherchais du coup pardon pour le doublon si la question a deja été posée.

Je désire faire une ANOVA sur des pourcentages sauf que mes variables sont au nombre de 4 et que la somme fait 100%.
On me dis qu'il faut que j'en enlève une pour faire mon test.
Quelqu'un pourrait il me donner une explication?

Si j'enlève une variable, comment vais-je obtenir une significativité sur la variable enlevée?

Je me perd un peu. Merci d'avance aux gens qui me répondront.

Il faut en enlever une car tu as une contrainte sur tes données qui fait que la dernière peut ête déduite si tu as les trois autres (100 - les autes).

Je ne suis vraiment tres fort en statistique, pourrais tu me donner plus de details?

Il faut que tu donnes plus de détails sur ton jeu de données et sur l'hypothèse que tu souhaites tester.

j'ai une analyse de force sur les 4 doigts (Index à Auriculaire) qui me donne 4 forces. La somme de ces force me donne le 100% et chaque doigt un pourcentage particulier dont le total me donne donc 100%. Je désire comparer cette répartition de force entre 2 postures de doigt.

Je veux donc comparer si le poucentage sur l'Index est le meme dans un posture ou l'autre, de meme pour les 3 autres doigts.

Pour résumer j'ai donc 2 V.I. la posture et le doigt.

Pour info j'utilise Statistica 8.0.

tu as des réplications de ces mesures pour chaque doigt et chaque posture ? Et tu ne veux donc pas comparer les doigts entre eux ?

oui j'ai 17 sujets qui produisent 5 essais chacun (les 4 doigts en meme temps)

Je veux comparer chaque doigt entre eux et avec lui meme dans les 2 postures

Je moyenne donc mes pourcentages pour les 5 essais de chaque sujet et je rentre mes 17 pourcentages moyens dans statistica.

Le modèle Anova suppose que les données entre différents groupes sont indépendantes, ce n'est guère adapté ici.

j'ai un seul groupe de 17 personnes qui effectuent 2 tests differents.

De plus cette methode est validée par la litterature mais le probleme c'est qu'elle n'est pas expliquée en detail.

De plus cette methode est validée par la litterature

A l'heure actuelle ce n'est plus vraiment une garantie de qualité et de justesse. Il y a tellement de publications que l'on peut trouver quasiement une publication pour tout fait que l'on utilise, qu'il soit juste ou non.

L'ANOVA de type I n'est pas utilisable dans ton cas car comme le souligne popotam tes données ne sont pas indépendantes. Il te faut peut être regarder du côté des modèles mixtes qui permettent de traiter les effets que l'on appelle nichés. Dans ton cas, la force mesurées va peut être dépendre du doigt et de la posture mais aussi de l'individu. Donc si je ne me trompe pas de sens (je ne suis pas un expert sur la question...) l'effet doigt est niché dans l'effet individu. Avec les modèles mixtes tu peux également considérer que tous tes individus sont équivalents entre eux et que les différences observable entre eux sont le fruit du hasard, i.e. d'une variabilité non mesurée par les variables d'intérêt.
Par contre c'est assez complexe à manipuler, il te faudra certainement potasser de la biblio, voire te faire aider par un statisticien.

Je moyenne donc mes pourcentages pour les 5 essais de chaque sujet et je rentre mes 17 pourcentages moyens dans statistica

Surtout pas ! Tes essais successifs sont ta principale source d'information. Une règle d'or est de se dire que toute moyenne est une perte d'information et donc l'utiliser doit être précédé d'une réflexion sur les raisons qui pousse à le faire.

Oui je parlais des groupes selon les facteurs pour lesquels tu souhaites étudier la différence, ici 4 groupes, un pour chaque doigt.

Sinon je n'ai pas tout à fait compris les données : pour un individu, tu as 5 relevés de force de chacun de ces doigts c'est ça ? Et la posture c'est quoi ?

Le fait est que je suis OBLIGER de prendre cette méthode (ce qui ne m'enchante guere). Sinon l'effet individu n'est pas un effet que qu'on veux voir. Bien au contraire il s'agit de voir comment se comporte la répartition des forces (en %) d'une maniere generale et donc moyenner les essai de chaque sujet est indispensable.

En relisant ton problème, je crois que j'ai vu pourquoi le logiciel ne prend pas tes données. Tu n'as pas quatre variables comme tu le dis mais seulement 2 (le doigt et la posture). La variable doigt a 4 modalités, et la variable posture en a 2. Donc si tu es obligé de prendre l'anova comme analyse elle n'est qu'à deux facteurs!!!

Sinon l'effet individu n'est pas un effet que qu'on veux voir.

Oui d'où l'intêret de prendre une méthode qui est capable de mettre de côté la variabilité inter-individuelle.

Bien au contraire il s'agit de voir comment se comporte la répartition des forces (en %) d'une maniere generale et donc moyenner les essai de chaque sujet est indispensable.

Non, tu n'as pas à faire la moyenne avant de faire l'analyse. De toute façon la plupart des modèles utilisent la moyenne des observations dans les statistiques qu'ils utilisent. L'intérêt est de pouvoir estimer la variabilité individuelle et son impact sur les mesures de chaque posture et de chaque doigt et d'en tenir compte sans pour autant l'estimer. Sinon tu risques de conclure sur une base erronée et cela n'empêche pas du tout le côté général de tes conclusions. De toute façon ton plan d'expérience tel qu'il est t'interdit l'utilisation de l'ANOVA I.

Danion et al. 2000 a écrit:"Repeated measures three factor ANOVAs [...]"

C'est exactement ce que j'évoque, l'ANOVA en mesures répétées n'est pas une simple ANOVA, l'erreur résiduelle est gérée conditionnellement à un plan d'échantillonnage répété (plusieurs mesures sur un même individu). Donc la méthodologie que tu dois suivre est bien celle que je t'indiquais. Et donc tu n'as pas à rentrer les moyennes mais bien toutes les mesures dont tu diposes.

Bon courage...

Les mesures répétées ce serait pour les 5 essais par individus, mais cela pour chaque doigt, et pour un individu il faut aussi considérer que les mesures pour chaque doigt sont dépendantes.

... peut-être envisager une MANOVA avec mesures répétées ?..

Oui popotam,

Il semble que les auteurs de la méthodo (Jackxs m'a fait passé la publi détaillant la méthodo) aient également adopté la voie de la MANOVA.

Bon ok je vais faire ca mais ce que je ne comprend pas c'est le fait d'enlever un des doigts parce que la somme fait 100% ... Qu'est ce que ca ferait de faire ca avec les 4 doigts? et surtout comment sortir des effets sur le doigts supprimé ?

Tout simplement, si tu utilises les pourcentages, tu as la somme égale à 100%, or dans le modèle on n'a pas cette contrainte.

Sinon, pourquoi prendre les pourcentages et non pas les mesures des forces directement ?

parce que ce que je veux regarder c'est la répartion de la force (donc en pourcentage) sous les 4 doigts. Et les niveaux de force sont differents d'une position a l'autre.

Avec Manova, les 4 forces seraient modélisées par un loi normale multivariée générale, peu importe qu'elles aient des niveaux différents.

Ensuite, en ayant estimé les forces moyennes, tu pourrais calculer les répartitions des forces moyennes.

c'est la répartion de la force (donc en pourcentage)

Une répartition n'implique pas nécessairement un pourcentage...Je pense aussi que ça induit une contrainte supplémentaire non souhaitable. En plus, l'ANOVA va te dire s'il existe ou non une différence significative entre tes doigts mais pas quels doigts sont différents desquels même si c'est en %. En plus si tu veux comparer les postures, tu n'as pas besoin d'une normalisation à 100%, il suffit d'avoir un test de l'interaction entre posture et doigt et tu auras d'autant plus d'information sur la relation entre force de chaque doigt et posture.

Bon et pour enfoncer le clou : (1) toute normalisation est une perte d'information et (2) si tu fais la normalisation à 100% (pour avoir des proportions) c'est donc que tu supposes que les lois de distribution qui sous-tendent chaque force de chaque doigt sont les mêmes (si c'est une loi normale, même moyenne et même écart-type), sinon tu ne peux pas les additioner (on additionne pas des vaches et des cochons). Si elles sont supposées issues de la même loi...pourquoi tester leur différence ? Mais bon j'avoue que là c'est un peu plus philosophique comme regard mais c'est extrêmement important quand même.

Nik, si tu regarde l'article que je t'ai donné, c'est l'article qui fait référence dans le domaine, je ne peux pas allé contre ce qui a été fait et je dois suivre la méthodologie (qui est en %) de plus les lois qui sous-tendent chaque force de chaque doigt sont bien les memes. Apres pourquoi tester les différence cela fait parti des différentes hypotheses de recherche .

C'est ton 'boss' qui t'impose d'utiliser les pourcentages ? Y a-t-il moyen de voir cet article ?

J'ai déjà réfléchi à une situation où la somme des données est fixée... mais ça avait plus de sens car ça correspondait à un conditionnement sur cette somme... dans ton cas je n'y ai pas réfléchi.

Nik, si tu regarde l'article que je t'ai donné, c'est l'article qui fait référence dans le domaine, je ne peux pas allé contre ce qui a été fait et je dois suivre la méthodologie (qui est en %)

Oui j'ai bien vu cela, et du coup ils sont obligé de se priver d'un degré de liberté supplémentaire, déjà que les variables qualitatives sont assez consommatrice, c'est bizarre.
Mais dire que tu ne peux pas aller contre, ça, c'est une aberration scientifique. Que l'article fasse référence ou non, il faut qu'il justifie clairement l'emploi des proportions. Bien souvent les proportions sont employées à tort et à travers sans raisonnement sur la nature même de la variable envisagée. Je n'ai pas lu l'article en détail mais je n'y ai pas vu de discussion sur la question du %.

Apres pourquoi tester les différence cela fait parti des différentes hypotheses de recherche.

Tu ne m'as pas bien compris alors . Si les mathématiques qui sont employées sont sur la base d'une absence de différence entre les distributions des forces alors il n'y a tout simplement aucun test à faire : tous les doigts ont la même force selon la posture considérée. Le problème est que cette égalité de réponse est fabriquée mathématiquement et n'a pas de sens biologique.
C'est le même raisonnement qu'il y a derrière le fait de conserver toutes les mesures des différents essais et pas de faire une moyenne, car on sait qu'il y a une différence entre les essais, qu'on ne sais pas expliquer, mais que l'on va inclure dans le contexte de la comparaison pour s'en affranchir. Le raisonnement est plus "honnête" et surtout pose beaucoup moins de suppositions que de forcer un comportement par une quelconque normalisation. Pour moi la normalisation c'est un peu comme les jeux de formes pour les enfants : on arrive pas à faire rentrer le cube par l'emplacement de la sphère, par contre avec quelques bons coups de marteau bien ajusté, tout cube peut devenir suffisament sphérique pour passer par un trou circulaire