Significativité test X2

Bonjour,

J'ai 3 données brutes que voilà : 39, 58 et 39. Lorsque j'effectue un test de khi-deux avec alpha fixé à 5% j'obtiens des différences non significatives entre ces 3 valeurs. Or si je compare deux à deux 58 et 39 la différence est jugée significative.

Dois-je indiquer qu'il n'y a pas de différences significatives entre ces 3 valeurs ou que 58 est significativement différent des deux valeurs 39 qui elles sont similaires ?

Merci d'avance pour votre aide,

Raphaël

tu fais quoi au juste ? tu prends tes valeurs et tu les compares deux à deux ? Avant toutes chose je pense qu'il serait pas mal que tu jettes un œil ici :
http://pbil.univ-lyon1.fr/R/fichestd/tdr32.pdf

Afin de savoir ce qu'est un test de chi deux ...

micros

J'ai 3 données brutes de piégeages d'insectes. J'utilise un Khi-deux pour savoir si oui ou non ces 3 données suivent la même loi de probabilité puisque l'hypothèse de départ est que mes réseaux de piégeages, étant identiques, présentent une probabilité de piégeage d'insectes identiques.

Donc lorsque je teste ces 3 valeurs ensemble, et non deux à deux, le test confirme l'existence d'une même loi de probabilité.

Par contre quand je les teste deux à deux, 58 avec 39, le test conclut qu'il ne peut pas confirmer l'existence de lois de même probabilités.

Donc ma question est : à partir du moment où le test sur les trois valeurs n'est pas significatif, puis-je tester mes valeurs deux à deux ?

Je vais lire des parties du document en lien,

Cordialement,

Raphaël

Je ne suis pas sur que le test de chi² soit le test adapté. De toute façon tu n'as même pas besoin de te poser la question puisque que tu prennes les 3 valeurs ou seulement deux : 58 et 39 dans les deux cas le test n'est pas significatif avec un seuil à 5%.
P-value avec les trois valeurs : 0.07034
P-value avec les deux valeurs : 0.05371

Après vu le peu de nombre de valeurs dont tu disposes on peut se poser la question de la puissance de ton test.

micros

Je pense au contraire que le test du Chi-deux est adapté. Il est d'ailleurs largement utilisé dans ce type d'étude, même si l'existence d'erreurs de choix de tests statistiques semblent plus répandu que je ne le pensais.

Par contre je n'obtiens pas les mêmes résultats que toi, je vais revoir ça.

Donc je vais reformuler ma question : si lors d'un test Chi-deux sur 5 données brutes (quantitatifs) il ressort des différences significatives, est-il juste de tester par ce même Chi-deux les données 2 à 2 pour la formation de groupes de valeurs différentes ou non ?

Cordialement,

Dans ton cas je ne pense pas que ça soit très adéquat. Par contre tu peux regarder quels sont les pièges qui contribuent le plus a la statistique du test. Mais faire une comparaison de pièges deux à deux sur une seule valeur ...

Après vérification je confirme mes p-values avec en test les valeurs 39,58 et 39. Les valeurs de chi² seuils pour un ddl et alpha=0.05 : 3.841459, pour deux ddl : 5.991465

micros

Hum c'est bon je pense avoir compris... j'essayais de former des groupes en faisant des comparaisons 2 à 2 mais dans le cas du Chi-Deux cela n'est pas possible. A chaque fois que je le fais je pense que je triche puisque je crée une nouvelle population fictive...

Donc si j'ai bien compris je ne peux pas, comme cela se fait dans le cas d'autres tests, placer des lettres d'appartenance à une groupe type A, B, C. Je peux juste dire : distribution ne suivant pas la même loi de probabilité ou la suivant.

Tout dépend du test de Chi-deux que tu pratiques. Si c'est un Chi deux sur test de contingence c'est tout a fait envisageable et même pratiqué par certains. Mais ici tes données semblent issus de réseaux de piégeages différents, donc tu tests tes distributions par rapport a une distribution théorique (qui est que les individus capturés suivent une loi uniforme), dans le cadre du test du chi² par rapport a une distribution théorique je ne pense pas que ça est un sens. Je ne vois pas trop comment tu pourrais régrouper tes données et surtout si les tests auraient un sens. Tu peux dire si le nombre d'individus capturés suit bien une loi uniforme.

Pourquoi fait on un test statistique ? pour répondre à une question simple: les différences observées sont elles dues au hasard (fluctuations d'échantillonnage...) ou à un facteur différenciant les groupes observés?

Le fait de ne pas pouvoir conclure quoi que ce soit de l'observation de 3 chiffres bruts me semble relever de la simple logique, pas des mathématiques.

Et pourtant il y a des cas, comme les piégeages d'insectes, où l'on se retrouve avec des données brutes sur différentes parcelles. Il nous faut bien les comparer et les réseaux de piégeage étant identiques on compare les lois de probabilités... d'où le Khi-deux. On ne peut pas toujours faire ce que l'on veut sous l'égide d'une étude statistique des plus puissantes, il y a d'autres facteurs à prendre en compte dans l'élaboration du protocole...

Cordialement,

Bien sur, mais tu fais 1 seul essai? Je persiste à dire que si tu fais 1 seul essai il est normal de ne pas pouvoir conclure de façon formelle.... Comment étudier la loi de probabilité d'un seul résultat ???? Comment calculer l'effectif théorique attendu (qui est quand meme à la base du calcul du chi2) sur 1 seul essai ?

A mon sens, le plan d'expérience standard dans ce cas est de faire plusieurs essais (plusieurs "séries" de comptages dans tes pièges), puis de remplir un tableau de contingence et de faire ton test du chi2 ou ton test exact de fisher.

En d'autres termes, si tu veux confirmer le résultat d'UNE expérience, il faut la répéter PLUSIEURS fois. et ENSUITE faire des stats.

J'ai fait 9 relevés consécutifs sur 5 modalités différentes.
Problème : pour des relevés d'insectes une valeur obtenue à la date A n'est pas la répétition d'une valeur obtenue avec le même piège à la date B. Sur une même date la valeur d'un piège placé à 40m et celle d'un même piège siutée à 60m d'un bois n'ont pas non plus valeur de répétition.
Ayant utilisé des types de pièges différents pour obtenir mon résultat final de piégeage je n'ai pas de possibilité de calculer de variance, j'ai une donnée brute, un nombre d'insectes. Le temps très important passé à la détermination ne m'a pas non plus permis de multiplier mon réseau de piégeage.

J'ai donc à chaque date 5 données brutes pour 5 réseau de piégeage placé sur 5 parcelles aux caractéristiques différentes. Des études similaires utilisent des Chi-deux de Pearson pour tester l'appartenance des insectes piégées à une même population. La valeur théorique utilisée par le Chi-deux est la moyenne de ces 5 valeurs. Etant donné le caractère identique des réseaux de piégeage les valeurs observées devraient théoriquement être égales à cette valeur théorique. Si le test de Chi-deux jugent que la distribution est trop éloignée des valeurs théoriques cela peut signifier que les différences entre parcelles suivies jouent sur les populations des insectes déterminés.
C'est pour ces raisons que j'utilise un Chi-deux. Cela vous paraît-il correct, voyez vous une autre possibilité de test statistique ?

Cordialement,

Raphaël

Si j'ai bien tout saisi, chaque "expérience" doit etre considérée comme ponctuelle et indépendante. Donc faire une interprétation "globale" n'a pas vraiment de sens... Je suis du meme avis que micro.