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Test de normalité de 4 traitements

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Message par Abekhti le Ven 4 Oct 2013 - 9:00

Bonjour cher ami,
J'ai un souci sur mes calculs, Je voudrai bien analyser mes résultats de l'effet de 4 méthodes d'extraction d'ADN sur 11 échantillons différents.
Du à qqs problèmes techniques 2 méthodes se sont appliquées sur un nombre réduit des échantillons (Méthodes 1 sur 11, Méthode2 sur 6, Méthode3 sur 5, méthode 4 sur 11). J'ai tout d'abord tester la normalité des résultats, j'ai trouvé le premier traitement (Méthode 1) et le deuxième traitement, non normal P<0.05 avec le test de normalité KS, alors que les deux autres traitements suivent une distribution normale, Je sais quoi faire, passer à l'ANOVA ou faire des tests non paramétrique, sachant que je voudrais bien déterminer statistiquement le traitement qui donne la différence la plus significative c'est à dire le meilleur en rendement d'ADN. Merci

Abekhti

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Message par gg le Ven 4 Oct 2013 - 9:48

Bonjour.

La Normalité ne dépendant pas des valeurs obtenues (*), une analyse scientifique sérieuse commencerait par analyser cette question (de façon biologique, pas statistique).
Ensuite, on peut, par des tests, montrer si des différences sont à considérer (significatives) ou non, mais la question du "meilleur en rendement d'ADN" n'est pas une question de test, mais de lecture des données. Si à la lecture des données on ne voit pas de procédé plus efficace que les autres, on ne mettra pas en évidence de différence utile.

Cordialement.

(*) la réussite du test ne prouve rien, son échec arrive de temps en temps, même pour une population gaussienne.

gg

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Message par Abekhti le Ven 4 Oct 2013 - 10:25

Merci pour ta réponse gg,
Selon mes resultats il y a une différence significative qui vient en faveur de la méthode 4 qui présente un rendement supérieur très évident via à vis les autres méthodes. La question est : est ce que j'utilise des tests non paramétriques ou paramétriques pour montrer cette différence (Avec des tests post hoc).

Abekhti

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Message par gg le Ven 4 Oct 2013 - 10:39

Pour comparer à la méthode 1, ça devrait convenir. Pour comparer avec les deux autres, la faible taille des échantillons pose problème. mais s'il y a un rendement supérieur très évident ...

gg

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