Unités de mes variables

Bonjour,
Je souhaite comparer différents traitements. J’ai donc pour mes individus 6 traitements différents. Les traitements sont donc mon facteur. Je souhaite réaliser une Anova à un facteur mais mes traitements correspondent à des méthodes différentes par conséquent les résultats de mes différents traitements sont dans des unités différentes.
Est-ce que cela pose problème pour une anova? Si oui que dois je faire pour pouvoir comparer ces traitements ?
Merci pour votre aide

Oui, ca pose un problème, évidement.

Deux points :

1) Une ANOVA permet (par exemple) de comparer l'effet d'un ou de plusieurs traitement(s) sur la moyenne d'une seule variable quantitative. Par définition, donc, l'unité est la même partout ! Il faut donc que vous nous expliquiez ce que veut dire pour vous le mot "traitement". Je crains qu'il ne corresponde pas au sens habituel de ce mot en statistique en tout cas.

2) Dans une ANOVA, les données doivent être indépendantes. Or on a l'impression à vous lire que ce sont les mêmes individus qui ont subit les différents "traitements". Vous n'êtes donc pas dans les conditions d'application d'une ANOVA, ou alors il faut - par exemple - ajouter l'effet "individus" (ou d'autres solutions existent).

HTH, Eric.

Merci pour ces indications.

Les traitements sont en fait différentes méthodes qui permettent d’évaluer les symptômes d’une maladie sur une culture. Et donc ce sont des méthodes des dosages d’ADN, des notes visuelles de maladies... voilà pourquoi mes unités sont différentes.
Et oui ce sont pour chaque méthodes le même set d’individus qui est testé.

Comment puis je faire pour comparer ces méthodes du coup?

Merci pour votre aide.

Bonjour.

C'est bizarre : si tu fais plusieurs traitements successifs sur les mêmes individus, tu ne peux plus considérer que le troisième traitement a eu un effet, seulement que la combinaison des 3 a eu un effet.
Plus bizarre encore : "Les traitements sont en fait différentes méthodes qui permettent d’évaluer les symptômes d’une maladie sur une culture." ??? Un traitement est fait pour traiter. Une évaluation pour savoir le résultat d'une action, ou déterminer un état de fait. Un traitement ce n'est pas prendre la température, mais donner de l'aspirine parce que la température est forte.

Cordialement.

Ce n’est pas des traitements phytosanitaires mais des traitements de données. J’ai plusieurs méthodes qui me permettent de quantifier ma maladie d’où mes unités différentes. Je voudrais juste comparer ces méthodes entre elles. Comment je peux faire?

La question est - je pense - plutôt la construction d'un critère (ou plusieurs) qui permette(nt) de comparer les méthodes entre elles. Si les résultats s'expriment dans différentes unités, qu'est ce que veut vraiment dire "les méthodes sont comparables" ou non ? Comment prendre une décision ? On peut par exemple réfléchir à des critères de corrélations (entre méthodes), mais sur 6 points, ça ne va aller bien loin, etc. Ou bien conclure qu'une méthode est plus pertinente sur la variance (ou le CV) des mesures y est plus faible, etc.

Eric.

Donc si je comprends bien, tu cherches à comparer des calculs à partir de données pour savoir s'ils sont équivalents ou pas, et dans le cas négatif, choisir le meilleur. Si tu n'as pas une méthode de référence permettant de connaître l'efficacité d'un "traitement" pour détecter la maladie, tu vas comparer quoi ? A priori, l'efficacité d'une méthode de détection se détermine suivant deux critères :
* le taux de réussite de la détection pour les malades (pourcentage de "vrais positifs")
* le taux de fausses détections, quand la méthode dit "malade" pour un individu sain (faux positifs)
Suivant les circonstances, et surtout la prévalence (pourcentage de malades dans la population) on privilégiera l'un ou l'autre de ces taux (le deuxième si la prévalence est très faible).

En tout cas, il serait sain de pouvoir comparer le traitement à la réalité de ce qu'on veut mettre en évidence.

Cordialement.

Ca se rapproche fortement du problème difficile de la validation de tests diagnostiques.
Pour chaque calcul de score, il faut au final générer une variable dichotomique (malade/non malade) et donc définir un seuil de pathogenicité. Puis comparer la sensibilité/spécificité de chaque test (score).

Tu es face à un problème difficile, et la première étape consiste à définir ce que tu appelles "quantifier la maladie".