Peu de données : est-ce possible d'analyser ?

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Peu de données : est-ce possible d'analyser ? Empty Peu de données : est-ce possible d'analyser ?

Message par lenny868 le Mer 3 Oct 2018 - 22:07

Bonjour,

Je dispose de peu de données et je voudrais savoir s'il y'a quand même moyen de faire des analyses :

Code:
res=structure(list(Ech = c(4L, 4L, 14L, 12L, 12L, 14L, 15L), Length = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("C", "L"), class = "factor"),
    collision_number = c(6L, 7L, 9L, 6L, 8L, 9L, 9L), total_time = c(9L,
    22L, 26L, 24L, 24L, 23L, 22L), total_subject = c(12L, 27L,
    28L, 34L, 25L, 23L, 20L), mixed = structure(c(2L, 2L, 1L,
    1L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("no", "yes"), class = "factor")), .Names = c("Ech",
"Length", "collision_number", "total_time", "total_subject",
"mixed"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

Je souhaite expliquer :
Code:
 total_time ~  collision_number + total_subject  + mixed +  Length

Je pensais à une régression linéaire avec la fonction lm().

Code:
model<-lm(total_time ~  collision_number + total_subject  + mixed +  Length)
summary(model)

Pensez-vous que c'est correcte ?

Merci ,
Lenny

lenny868

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Message par Eric Wajnberg le Jeu 4 Oct 2018 - 8:09

Oui, c'est correct. Le fait que vous avez peu de données fait que votre analyse sera peu puissante, mais vous trouvez ici des effets significatifs tout de même, que vous pouvez récupérer, par exemple, avec :

Code:
anova(model)

HTH, Eric.
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Message par lenny868 le Jeu 4 Oct 2018 - 9:40

Merci de votre retour. J'espère réaliser un post-hoc , je pensais aussi à ce qu'on a fait avec emmeans :

Code:
library("emmeans")
emmp <- emmeans( model, pairwise ~ collision_number +total_subject)
summary( emmp, infer=TRUE)

Encore une fois, pour des données indépendantes quantitatives, c'est encore compliqué d'interpréter. Je souhaite juste abouti à une conclusion du type : total_time augmente (ou diminue) avec l'augmentation de collision_number.

Merci,
Lenny

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Message par Eric Wajnberg le Jeu 4 Oct 2018 - 13:21

Si vous pouvez faire une ANOVA/régression, vous pouvez faire ensuite des comparaisons multiples (post-hoc). Cependant, dans votre cas ceci semble inutile, car vos facteurs n'ont que deux modalités. L'ANOVA (la régression) donne déjà les significativités recherchées.

Attention cependant au fait que votre dispositif n'est pas équilibré (les modalités n'ont pas les mêmes effectifs). Ceci risque de modifier l'interprétation de vos résultats. Voir d'autres discussions sur ce forum sur les ANOVA de type I, II, ou III..

Eric.
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