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Comparaison de plusieurs fréquences de 0 à 1, quel test ?

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Comparaison de plusieurs fréquences de 0 à 1, quel test ?  Empty Comparaison de plusieurs fréquences de 0 à 1, quel test ?

Message par 31Cindy le Mer 31 Juil 2019 - 14:39

Bonjour,

Voici mon problème: j'ai une expérimentation en cours pour laquelle je compte le nombre de fleurs mâles, le nombre de fleurs femelles et le nombre de fleurs hermaphrodites sur chaque plante. Je possède 7 plantes par traitement, j'ai 6 traitements differents (+ le contrôle). Je veux savoir si les fréquences ( donc de 0 à 1) observées de fleurs mâles, femelles ou hermaphrodite  en fonction des traitements sont significativement différentes par rapport aux proportion de ces 3 types de fleurs observées sur mes plantes contrôles.
Je n'arrive pas à savoir quel test je dois effectuer pour ceci, au départ je penser à un GLM puisqu'il s'agit d'un comptage... Mais je ne trouve pas d'exemple lorsqu'il y a plus de 2 proportions.

Si quelqu'un pourrait juste me dire quel genre de test me serait utile....

Est ce que ce serait correct d'effectuer une ANOVA/ Kruskal Wallis ( bien entendu selon la normalité des données, homogénéité et indépendance) sur des fréquences observées de 0 à 1?

Voici par exemple mes données sur les fréquences de fleurs femelles en fonction du traitement, je veux pouvoir déterminer quelles differences sont significatives :

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Je vous remercie d'avance

31Cindy

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Comparaison de plusieurs fréquences de 0 à 1, quel test ?  Empty Re: Comparaison de plusieurs fréquences de 0 à 1, quel test ?

Message par Eric Wajnberg le Jeu 1 Aoû 2019 - 14:14

Un GLM ferait l'affaire, mais vous êtes dans un cas un peu particulier où la variable à modéliser n'est pas binomiale (car il y a plus que deux possibilités à chaque fois) mais polynomiales (ici avec trois possibilités). Il y a moyen d'étendre un GLM pour données binomiales (régression logistique) à ce qu'on appelle une régression logistique polytomique. Il y a pas mal d'exemples sur le web. Une fois que vous saurez ajuster ce genre de régressions, vous pourrez faire des comparaisons multiples, notamment pour comparer les traitements au contrôle.

De grâce, laisser tomber l'ANOVA (vous n'êtes définitivement pas dans le cas gaussien) ou son équivalent en non-paramétrique (KW). Vous allez perdre énormément de puissance dans vos tests.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
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