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test de wilcoxon sous R : résultat difficile à interpréter

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test de wilcoxon sous R : résultat difficile à interpréter Empty test de wilcoxon sous R : résultat difficile à interpréter

Message par pedro64530 Mar 26 Oct 2010 - 10:34

Bonjour,

J'ai un souci d'interprétation de résultat suite à la réalisation d'un test de wilcoxon sous R.

J'ai comparé des tailles moyennes de poissons capturés sur deux sites différents aux mois de juin et septembre

Voici mes résultats:

juin :

site 1 : taille moyenne = 133 mm (écart type = 48,4 ; n = 702)
site 2 : taille moyenne = 125 mm (écartype = 36,8 ; n = 403)

pvalue = 0,72

septembre:

site 1 : taille moyenne = 104,4 mm (écart type = 37 ; n = 289)
site 2 : taille moyenne = 105,7 mm (écart type = 31,2 ; n = 222)

pvalue = 0,0006

Quelqu'un peut il m'expliquer le fait que R me trouve une différence significative de taille entre les deux sites au mois de septembre et pas au mois de juin alors que l'écart entre les moyennes est plus important en juin???

D'avance merci pour votre aide....



pedro64530

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Message par droopy Mar 26 Oct 2010 - 11:24

Il est impossible de répondre à ta question sans connaître tes données. Il se peut tout simplement que les deux distributions soient plus proches dans le premier cas que dans le deuxième. Une moyenne et un écart type sont relativement peu informatifs car ils vont être sensibles aux valeurs extrêmes. Le test de wilcoxon est basé sur les rangs donc si quelques valeurs extrêmes "gonflent" les moyennes et les variances, une fois passé en rang l'influence des observations sera nettement moindre et au final tu pourras te retrouver avec des tests non significatifs. L'inverse est aussi vrai.

Commence par vérifier que tu ne t'es pas trompé dans la synthaxe que tu as utilisée pour faire le test et compare graphiquement les distributions de tes deux groupes avec par exemple la fonction densityplot.
droopy
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Message par pedro64530 Mar 26 Oct 2010 - 11:48

merci pour la réponse,

peut être que si je calcule la puissance du test, ca sera plus clair???


pedro64530

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Message par droopy Mar 26 Oct 2010 - 11:56

oui tu peux faire ça, mais est-ce que tu as regardé la tête de tes données ?
droopy
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Message par pedro64530 Mar 26 Oct 2010 - 14:40

mes données sont distribuées de façon semblable entre mes deux sites en septembre et en juin, la distribution du site 1 est plus étalée avec un deuxième mode pour les grands individus.

Le résultat du test me surprend beaucoup....

Est ce que vous connaissez la commande sous R pour évaluer la puissance du test de wilcoxon???

pedro64530

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Message par droopy Mar 26 Oct 2010 - 15:07

Sans pouvoir visualiser les données il est relativement difficiles de te répondre. Tu as peut-être aussi un problème d'ex-æquo non ?
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Message par pedro64530 Mar 26 Oct 2010 - 15:13

oui effectivement, j'ai beaucoup d'ex aequos au sein d'un même échantillon.

Beaucoup d'individus sont de même taille (environ 5 à 6 individus pour une taille donnée pour les plus représentées).


pedro64530

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Message par pedro64530 Mar 26 Oct 2010 - 15:44

Par contre, est ce que le fait d'avoir des échantillons très grands (>200 individus) me donne la possibilité d'utiliser un test T ??

En réalisant un test T, je trouve qu'il n'y a pas de différence significative (pvalue = 0,4 . Ca fait une énorme différence....


pedro64530

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Message par droopy Mar 26 Oct 2010 - 16:04

ah voir, tes données ne sont probablement pas normales. Après il te faut tester l'homogénéité des variances par exemple avec le test de Levene avant d'utiliser le test t.
droopy
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Message par pedro64530 Mar 26 Oct 2010 - 16:40

effectivement mes données ne sont pas normales. Je ne peux en aucun cas utiliser le test T ?

pedro64530

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Message par droopy Mer 27 Oct 2010 - 9:50

il faut voir si elles s'éloignent fortement de la normalité (vraiment asymétrique) et surtout l'homogénéité des variances.
droopy
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Message par pedro64530 Jeu 28 Oct 2010 - 11:07

J'ai fait un test de Bartlett, il n'y a pas homogénéité des variances et on est éloigné de la normalité (test shapiro pvalue < 2.10-16)


pedro64530

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