tests pour une distribution avec pente négative

Bonjour, j'aimerais tester la différence entre des proportions d'individus, mais j'ai un grand nombre de valeurs "1" qui font que la distribution des proportions a une pente clairement négative. Je ne peux donc pas appliquer un test paramétrique. Est-ce que quelqu'un pourrait m'indiquer vers quelle direction je devrais aller?

Merci

Bonjour.

j'ai un peu de mal à savoir comment t'aider. Si je comprends bien, il est difficile de supposer les données gaussiennes, mais ce n'est pas un problème dans pas mal de cas. mais comme je ne sais pas quelles sont tes données ni quel test tu pensais utiliser, j'attendrai que tu en dises plus (suffisamment).

Cordialement.

Oui désolée mon mail est très abstrait.

Une image de mon histogramme (j'espère que le lien marche sinon j'essayerai de poster l'image directement):
[http://www.box.com/s/8sdzyt01ux0ebfl6ityo

J'aimerais savoir si la proportion d'individus varie significativement entre différents sites

Pour les données discrètes j'utilise une distribution de poisson ou binomiale (négative), mais pour des données continues je sèche. Aucune transformation ne me semble appropriée.

Merci

Désolé,

mais je ne vois pas le rapport entre ton histogramme et la phrase "'aimerais savoir si la proportion d'individus varie significativement entre différents sites
"
Je ne comprends pas non plus ta dernière phrase.

J'ai l'impression que tu mélanges plusieurs niveaux de réflexion, clairs dans ta tête, mais inexprimés ici. Par exemple ton histogramme n'est pas documenté, à vue de nez, tu as des classes entre 0 et 100, mais il n'y a apparemment pas "plusieurs sites". Par contre tu as manifestement un effectif total important, qui, si les données ne sont pas biaisées, devrait donner des informations utiles.
Je ne retrouve pas non plus ta "pente négative" du premier message.

Tu vois, je suis dans le flou, mais il faut dire que tu n'expliques rien ...

Je suis un peu perdue moi-même en fait. Je peux expliquer en détail, mais le but n'étant pas que les gens du forum fassent le travail à ma place je ne voulais pas trop en dire. J'ai collecté des araignées dans des sites caractérisés par 3 niveaux d'isolation (adjacent, connecté ou isolé d'une forêt). Je suis particulièrement intéressée à une espèce d'araignée et j'aimerais savoir si l'isolation influence la proportion d'individus de cette espèce (% de la totalité d'araignées par site). L'histogramme représente la proportion de cette espèce d'araignée tous sites confondus.

Avec une abondance (données discrètes), j'aurais fait un modèle de ce genre (programme R):

lmer(Abondance~Isolation + "autres variables explicatives" + (1|Site), family="poisson")

Bon il faut vérifier avant que la distribution de poisson est adéquate, mais pour des données non discrètes elle n'entre de toute manière pas en compte.
Mon problème est de trouver une distribution adéquate

Mais tu n'as pas besoin de modéliser la distribution pour comparer les sites, il me semble.

Bien sûr je peux comparer les moyennes entre elles, mais il me semble que la modélisation soit le seul moyen de savoir quels sont les facteurs qui contribuent le plus. L'isolation n'est peut-etre que secondaire par rapport à la composition de l'habitat ou du microclimat. J'aurais aimé comparer plusieurs modèles. C'est peut-être malheureux, mais de nos jours il n'est plus possible de rédiger un article scientifique sans intégrer des résultats basés sur des modèles statistiques (ce qui sans doute conduit certains auteurs à utiliser les stats un peu au pif).

On peut toujours forcer une modélisation (très mal ajustée) et en déduire n'importe quoi. Mais ce n'est en rien scientifique. ta distribution globale a deux "modes", l'un vers 0 (beaucoup de 1, si j'ai bien compris), l'autre vers 100. les statistiques ne peuvent rien en dire, mais comme tu connais ton sujet, il doit y avoir une raison. Et la répartition par site explique peut-être cela (les 1 viennent-ils prioritairement des sites non connectés, par exemple ?). Ou un autre facteur que tu peux repérer ? C'est cela, le travail scientifique. Si Darwin s'était contenté de fabriquer des modèles, ce n'est pas à lui qu'on attribuerait la théorie de l'évolution.
Ensuite, si tu as des bonnes raisons, tu pourras modéliser ces raisons et faire une analyse de la pertinence des modèles. Et là, la partie statistique devient irréprochable.

Cordialement.

NB : Il existe de très nombreux modèles continus, trop nombreux pour pouvoir choisir sans raison.