Analyse d'une population

bonjour à tous,
je dois effectuer des analyses sur une population d'amphibiens suivie sur 6 ans. La fécondité est estimée en comptant le nombre d'oeufs par ponte. Je dois donc comparer ces nombres en fonction du temps, cependant, la taille d'échantillon (de 8 à 47) est variable selon les années. Les échantillons sont ils considérés comme appariés ou indépendants? je serai tentée de dire qu'ils sont indépendants puisque je ne peut pas savoir si les pontes sont issues d'un même individus. Dans ce cas je pense utilisée un test de student pour comparer les moyennes. Est ce le meilleur test pour ce type d'analyse. Merci d'avance pour vos réponses!!!!

Bonjour.

Le test de Student pourrait être le bon, mais à condition que tu puisses affirmer que le nombre d'oeufs par ponte suit une loi Normale; ce qui semble délicat. pour des échantillons de grande taille(47 pontes) on peut cependant l'utiliser, mais à moins de 30, ça devient risqué. Enfin ça ne permet que de comparer des échantillons 2 à 2, pas l'ensemble des échantillons.
Tu devrais lire le deuxième post-it de ce forum, qui te donnera des pistes (analyse univariée).
Si tu as essentiellement des échantillons de tailles importantes, tu peux aussi faire une anova sur ceux-ci.

Cordialement.

Merci pour ces réponses!
Après analyses, j'ai plusieurs question qui ressortent.
Tout d'abord, le nombre de pontes comptées entre 2007 et 2012 est respectivement de 19, 15, 19 ,8 , 16, 47. Le nombre d'oeufs par ponte varie entre 700 et 4000. J'ai donc effectué une transformation par le logarithme népérien. Du coup normalité et homogénéité des variances OK. Cette transformation est elle correcte? Par la suite j'ai réalisé un pairwise.t.test, mais je ne comprend pas très bien ce que représente la méthode d'ajustement...
Le fait d'avoir un très grand nombre de données en 2012 amène t-il un risque d'erreur (dans ce cas là, je peux tirer un nombre de valeurs de manière aléatoire afin de réduire la taille de l'échantillon).

Merci encore.
Cordialement

Bonjour.

Pour ta transformation des données, je ne sais pas. Cette pratique fréquente me paraît malsaine. J'espère en voir un jour une justification sérieuse (la réussite du test de normalité ne dit pas que la variable statistique sous-jacente est gaussienne; idem pour les variances).
Ton test est un test de Student apparié. Pourquoi ? Tu disais que ce n'était pas nécessaire.
Pour le tirage de 2012, pas de problème (Plus de données améliore la connaissance); par contre celui de 2010 est bien trop faible pour être utilisable (il faudrait des valeurs bien particulières pour pouvoir rejeter la normalité; la variance est estimée avec une trop faible fiabilité). Il vaudrait mieux l'éliminer dans un premier temps.

Cordialement.

Bonjour, et merci pour la rapidité de tes conseils!!!
Cette étude de stage va être notée par des chercheurs très calés en statistiques et j'aimerais que mon travail soit bien mené, alors toutes mes excuses si je t’assomme de questions!!! Je vais recommencer mes tests sans les valeurs de 2010. En ce qui concerne le pairwise-t-test, il me semblait que cette commande permet de réaliser un t de student en prenant les variables 2 à 2, et que le "pairwise" n'était pas synonyme d'echantillons appariés... Je me trompe peut être!
En tout cas encore merci pour le soutien!!!

Cordialement

Pour ton test, vois le mode d'emploi de ton logiciel. J'ai seulement interprété le nom, je peux parfaitement me tromper.
Sinon, si ton "étude de stage va être notée par des chercheurs très calés en statistiques", mon aide va être très insuffisante. Tu as d'ailleurs un référent de stage, vois-le.

Cordialement.