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Choix du test à réaliser: anova... ou?

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Message par moileux le Jeu 16 Avr 2015 - 11:35

Bonjour à tous,
J'ai réalisé une analyse stat mais je ne suis pas très sûre de la pertinence du test que j'ai réalisé... Peut-être pouvez-vous m'éclairer!

J'ai un jeu de données comprenant trois modalités, et j'ai plusieurs échantilons pour chaque modalité.
Mes résultats pour chaque échantillon sont "0" pour les résultats négatifs au test et "1" pour les résultats positifs.
Pour mon analyse stat j'aimerais voir si les différentes modalités ont un effet sur le nombre d'échantillons positifs observés.

J'ai fait une ANOVA "glm" de type III (packages "agricolae"et "car") suivi d'un test post-Hoc de Tukey. Cependant je ne suis pas convaincue convaincue du résultat....

Avez-vous une approche plus pertinente?

Voici mon script:
Code:
> base<-read.table(file.choose(),header=T,na.string="NA",dec=',',sep="")
> library(agricolae)
> library(car)
> summary(base)
   modalite      plante      
nls    :52   Min.   :0.00000  
non_nls:58   1st Qu.:0.00000  
Temoin :12   Median :0.00000  
             Mean   :0.09016  
             3rd Qu.:0.00000  
             Max.   :1.00000  
> mod=glm(plante~modalite, data=base, family=poisson)
> Anova(mod, type="III")
Analysis of Deviance Table (Type III tests)

Response: plante
        LR Chisq Df Pr(>Chisq)
modalite   3.4669  2     0.1767
> summary(mod)

Call:
glm(formula = plante ~ modalite, family = poisson, data = base)

Deviance Residuals:
   Min       1Q   Median       3Q      Max  
-0.5189  -0.5189  -0.3714  -0.3714   1.8671  

Coefficients:
                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)       -2.0053     0.3780  -5.306 1.12e-07 ***
modalitenon_nls   -0.6688     0.6268  -1.067    0.286    
modaliteTemoin   -16.2973  1650.5094  -0.010    0.992    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)

   Null deviance: 52.935  on 121  degrees of freedom
Residual deviance: 49.468  on 119  degrees of freedom
AIC: 77.468

Number of Fisher Scoring iterations: 16

> df<-df.residual(mod)
> MSerror<-deviance(mod)/df
> modStade<-HSD.test(base$plante,base$modalite,df,MSerror,alpha=0.01,group=TRUE)
> modStade
$statistics
       Mean      CV   MSerror       HSD r.harmonic
 0.09016393 715.081 0.4156963 0.5412272   25.04059

$parameters
  Df ntr StudentizedRange
 119   3         4.200624

$means
       base$plante       std  r Min Max
nls      0.13461538 0.3446423 52   0   1
non_nls  0.06896552 0.2556086 58   0   1
Temoin   0.00000000 0.0000000 12   0   0

$comparison
NULL

$groups
     trt      means M
1 nls     0.13461538 a
2 non_nls 0.06896552 a
3 Temoin  0.00000000 a


Dernière édition par A.D. le Ven 17 Avr 2015 - 10:41, édité 1 fois (Raison : ajout des balises "code")

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Choix du test à réaliser: anova... ou? Empty Re: Choix du test à réaliser: anova... ou?

Message par Ayana le Jeu 16 Avr 2015 - 13:04

Bonjour,

L'ANOVA permet de comparer des groupes sur une variables quantitative. Ici ta variable est binaire (positif/negatif) donc le test ne va pas. Il faut faire un test du chi-deux qui te dira si la proportion de positif est différente entre tes groupes.

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