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Choix du test à réaliser: anova... ou?
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Choix du test à réaliser: anova... ou?
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:
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")
moileux- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 14/05/2013
Re: Choix du test à réaliser: anova... ou?
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.
Ayana
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.
Ayana
Ayana- Nombre de messages : 550
Localisation : Londres
Date d'inscription : 18/08/2009
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