Quel test choisir ?

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Quel test choisir ?

Message par hogier le Mar 2 Juil 2013 - 13:16

Bonjour,

Je voudrais savoir s'il existe des différences significatives entre 4 traitements différents (doses croissantes).
Là ou ça se complique (pour moi) c'est que les résultats obtenus pour ces 4 traitements différents l'ont été au cours de 4 séances différentes. Le système n'est pas équilibré, je n'ai pas toujours le même nombres de valeurs par essai et il manque même une séance à l'un des traitements. Sinon, il n'y a qu'un seul type de réponse. J'ai quelque chose comme:

Traitements 1: séance1: 13 valeurs séance2: 15 valeurs séance3: 15 valeurs séance4: 16 valeurs
Traitement 2: séance1: 15 valeurs séance2: 13 valeurs séance3: 14 valeurs séance4: 16 valeurs
Traitement 3: séance1: 13 valeurs séance2: 14 valeurs séance3: 13 valeurs séance4: 15 valeurs
Traitement 2: séance1: 0 valeur séance2: 14 valeurs séance3 13 valeurs séance4: 6 valeurs

Quand j'analyse Traitement par Traitement, la distribution des valeurs ne suit pas une loi normale et une analyse de variance pour un traitement donné montre que les moyennes des séances sont significativement différentes et que les variances ne sont pas homogènes.

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Merci

hogier

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Re: Quel test choisir ?

Message par gg le Mar 2 Juil 2013 - 13:30

Bonjour.

J'imagine que tu as déjà tracé les 4 courbes des moyennes en fonction des séances. Ces courbes donnent déjà de bonnes indications.
Ensuite, il semble assez possible de comparer ce qui se passe pour les quatre traitements à chacune des trois dernières séances (et pour les trois premiers à la première séance) par un test non paramétrique, puisque l'anova semble peu utilisable (mais on peut la faire "pour voir", même si ça ne permet pas de conclure).
Par contre, le caractère n° de séance a-t-il un sens ? Seul toi peux le dire.

Je me demande si un travail d'analyse descriptive ne pourrait pas permettre de passer de ta question floue (savoir s'il existe des différences significatives entre 4 traitements différents) à des questions plus facilement testables et appuyées sur les données.

gg

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