Courbes cumulatives

Bonjour,

Je vous écris étant un peu perdu actuellement, j'aimerais analyser deux step graphs cumulatifs que je viens de générer avec mes données en utilisant matplotlib (python), je ne comprend absolument pas comment je peux comparer ces deux graphs pour répondre à la question : existe-il une différence entre les deux groupes que j'étudie (overall)?

Les courbes foncées représentent la moyenne des données à chaque temps t, les courbes plus claires l'écart-type des données à chaque temps t pour les deux groupes.

J'ai lu qu'il serait possible de faire une regression de Cox ? Sur ce genre de data? Je ne sais pas s'il s'agit de la meilleure solution?

Je ne veux pas comparer les deux groupes à chaque intervalle t de temps mais bien avoir un point de vue global et unique.

Si le "time spent doing something" peut être considéré comme un temps d'attente avec qu'un évènement se produise (et c'est généralement le cas, l'évènement pouvant être la fin de quelque chose), alors oui, un modèle de Cox pourra faire l'affaire, je pense. Même plus, comment vous n'avez que deux situations à comparer ici (et en supposant qu'il n'y ait rien de particulier qui se passe durant le temps de l'expérience d'autre que l’observation de la variable d'intérêt), alors vous pouvez même vous en sortir avec un test dit du Log rank, qui n'est juste qu'un cas particulier d'un modèle de Cox. A réfléchir, donc.

HTH, Eric.

Enfait ce que j'ai annoté comme "time spent doing something" est le temps relatif que passe un individu à réaliser une tache particulière pendant le temps d'expérience, qui est de : 3600s.

Donc globalement il faut interpréter le graphe de cette façon : le groupe rouge "globalement" consacre plus de temps à réaliser une tache en 3600s que le groupe rouge qui, au bout de ≈2000s arrête de se consacrer à la tâche.

L'écart-type est quand même assez important entre les individus de chaque groupe mais je voulais savoir s'il y a une différence de temps consacré à faire le comportement entre les deux groupes.

Je me suis au début tourner vers un test de Kolmogorov-Smirnov, mais qui n'est pas adapté dans ce cas puisqu'il s'agit bien de deux groupes mais de multiples individus... J'ai vus qu'il existait un test alternatif : "r-sample Kolmogorov-Smirnov-Test with r≥2" mais qui m'a l'air plutôt compliqué à implémenter...

que le groupe bleu* pardon

Il me semble effectivement que un modèle de Cox ou un test de Log rank répondra à votre question sans problème.

Cordialement, Eric.

Merci beaucoup je vais essayer ca!

Je bonjour,

Après recherche, et sauf erreur de ma part, il est impossible d'inclure la variance de mes deux groupes dans un modèle de Mantel-Cox (Log rank)?

Si j'effectue le test entre les moyennes de mes deux groupes, je trouve biensur une différence significative, mais comment prendre en compte la variance des groupes?

Vous rentrez les données individuelles. Les moyennes et variances sont calculées dans le test. Comme pour un test t.

Ou bien je n'ai pas compris votre question.

Eric.