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Test de conformité

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Test de conformité

Message par Clara Lefèvre le Mer 25 Juil 2018 - 3:03

Bonjour,

Je travaille sur une étude en bloc complet randomisé. Je possède 4 traitements correspondant à 4 méthodes de gestion agricoles.
Chaque traitement est répété 3 fois dans 3 blocs (réplicats), et nous avons effectués 3 échantillons par traitement au sein d'un bloc (inner replicate).

Je souhaite étudier la réponse de 2 variables dont la corrélation est connue : respiration du sol (SituResp) et carbone labile (POXC)

regV1 <- lm(POXC~SituResp, data=datauni)

Notre méthode est basée ensuite sur l'analyse des résidus issus du modèle linéaire. Pour chaque traitement (1,2,4a,4b), j'ai représenté un histogramme des résidus (moyenne + erreur standard) (j'ai joint l'histogramme obtenu). J'ai maintenant besoin de prouver pour chaque traitement, si la moyenne de mes résidus est significativement > ou < à 0. Cela me permettra ensuite d'interpréter les dynamique de gains ou de pertes de carbone dans le sol.

J'ai commencé par comparer les traitements entre eux. Pour cela j'ai effectué un nouveau modèle linéaire sur mes résidus vs. les 4 traitements car j'ai puis effectué une anova après vérification des hypothèses pour comparer les traitements entre eux :
res<- lm(resid(regV1)~Treatment, data=tabV1)

Par la suite, afin de montrer si les moyennes de résidus j'ai effectué un subset de mon fichier de résidus par traitement et effectué des t-tests pour chaque traitement :
Traitement 1: t.test(data=T1,res,mu=0, alternative="less")
2 :t.test(data=T2,res,mu=0)
4a: t.test(data=T4a,res,mu=0, alternative="great")
4b: t.test(data=T4b,res,mu=0, alternative="great")

Cependant, je me demande si j'ai bien le droit de procéder de cette manière ? Je possède donc 9 valeurs par traitement (3 repétitions * 3 blocs).

Merci de vos informations,
Bonne journée,

Clara Lefèvre
Fichiers joints
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Clara Lefèvre

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