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Comparaison de droite de régression linéaire

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comparaison - Comparaison de droite de régression linéaire Empty Comparaison de droite de régression linéaire

Message par Schwarzlowe Mar 10 Déc 2019 - 19:29

Bonjour, j'ai un souci qui me prend la tête jai cherché plus de 10h d'affilé pour trouver une solution mais rien!

Voilà j'ai créer un plot avec la visualisation de 4 droites de régression linéaire (1 par type de nanoparticles testé) et j'aimerais pouvoir les comparé pour savoir si la droite A se superpose à la droite B etc... pour savoir si on peut utilisé ces droites pour prédire quel type de nanoparticles est en jeu., ou si elles sont trop égale entre elles pour qu'on puissent faire la différence entre les différent.

comparaison - Comparaison de droite de régression linéaire Reg10

Graphiquement la solution saute aux yeux mais j'aimerais pouvoir le montré avec des test.

J'ai essayer de faire des anova mais je comprend pas ce qui en sors et puis c'est difficile car je dois faire des subset pour isoler les différents types de nanoparticules :/

Code:

regn<-glm(time~nano/conc,data=a)
plot(allEffects(regn),main="", ylab="Survival time (hours)",xlab="Concentration (µg/mL)")

 

Je veut juste savoir si il y a une différence entre deux lm.

J'espère que vous serez a même de m'aidé.

Schwarzlowe

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Message par Eric Wajnberg Mer 11 Déc 2019 - 7:48

Vous êtes dans un cas de ANCOVA (analyse de covariance). C'est un peu comme une ANOVA sauf que vous rajouter l'effet "nano" en plus, et surtout l'interaction entre cet effet et l'effet de la concentration. C'est le test de cette interaction qui vous dira si les pentes diffèrent.

Là n'est cependant pas le problème principal dans votre cas. Le vrai problème est que ces méthodes (ANOVA, ANCOVA, etc.) sont faites pour des données ayant une distribution normale, alors que vous travaillez sur un durée de survie qui n'est très probablement pas normale. Vos graphes (très beaux au demeurant) sont donc très probablement faux, je le crains.

Il vous faut vous orienter sur des modèles de survie (par exemple) et s'en servir pour faire des tests équivalents aux ANOVA/ANCOVA, etc.

HTH, Eric.
Eric Wajnberg
Eric Wajnberg

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Message par Schwarzlowe Mer 11 Déc 2019 - 8:39

Merci pour cette réponse.
Mes données sont normalement distribué (shapiro>0.5) même si cela est très discutable vu le peu de données par groupe mais les graphiques représentent seulement la régression linéaire des différentes données dans chaque types donc je pense pas que les graphes soit faux mais en tout cas ils ne sont pas ce qu'ils y a de plus précis mais ce n'est pas vraiment un problème pour cette exercice.
Ce que je ne comprends pas par contre c'est l'utilisation de l'ancova/anova car je ne sais pas interpréter les données et d'après ce que j'ai pu voir ça sert surtout à choisir le modèle le plus aproprié ce qui ne m'intéresse pas du tout.
Par exemple comment interprété ça:
ab= sous groupe avec les valeurs de B etc...
Analysis of Variance Table
Code:

nji<-lm(ab$time~aa$conc/aa$nano+ab$conc/ab$nano+ac$conc/ac$nano+ad$conc/ad$nano)
anova(nji)

Analysis of Variance Table

Response: aa$conc
          Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)   
aa$time    1  57007  57007 40.4838 0.0003806 ***
ab$time    1  9725    9725  6.9066 0.0340097 * 
ac$time    1  3080    3080  2.1874 0.1826745   
ad$time    1    331    331  0.2349 0.6427432   
Residuals  7  9857    1408                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

J'ai trouver sur git hub un tutorielle sur les modèles de survie je vais regarder ça instament mais ça m'avais l'air un peu difficile et surtout je sais pas si ça sera approprié au peu de données que j'ai :/

Dans tout les cas merci encore pour la réponse.

Schwarzlowe

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Message par droopy Mer 11 Déc 2019 - 10:33

Bonjour,

Ce qui compte en premier dans une ANCOVA c'est le test de l'interaction. Si celle-ci est significative alors tu pourras considérer qu'au moins une des pentes diffèrent des trois autres. Pour se faire tu compares a l'aide du tableau d'analyse de variance le modèles avec interaction et le modèle sans interaction :
Code:
nji<-lm(time ~ conc * nano, data = aa)
ni <- lm(time~conc + nano, data = aa)
anova(ni, nij)
Si l'interaction est significative avec le package emmeans tu dois pouvoir comparer les pentes deux a deux pour savoir lesquelles diffèrent les unes des autres.

cdlt
droopy
droopy

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