Grosse galère

J'ai un gros souci d'analyse stat avec le plan expérimental suivant:
2 groupes d'animaux (non homogènes G1 n=15; G2 n=17) ont suivi un apprentissage dans un contexte particulier (sur un tapis blanc ou sur un tapis noir). Les 2 groupes étant passés sur chaque tapis selon un ordre contre balancé.
Chaque tapis était percé à 4 endroits.
L'animal devait visiter un trou donné (récompensé donc correct), les autres étant considérés soit comme interférences (confusion du trou correct mais sur l'autre tapis), Faux 1 (trou non récompensé dans les 2 tapis) Faux 2 (autre trou non récompensé)
Pour chaque groupe, les effets du contexte d'apprentissage (1 ou2) sur le nombre d’occurrences de réponses correctes, interférences, faux 1 ou Faux 2 a été mesuré.
Mon problème est alors le suivant, quel type d'analyse stat puis-je utiliser afin de comparer les types de réponse (si possible montrer que les animaux ont appris et qu'ils ont un nombre de réponses correctes supérieur aux autres types de réponse); et observer qu'il y a ou pas de différences entre mes deux groupes d'animaux (effet contexte d'apprentissage)..
Par ailleurs, afin de tenter de normaliser mes données (certains animaux étant plus curieux que d'autres et visitant ainsi les trous un nombre de fois bien plus élevé que d'autres..), j'ai transposés les occurrences de réponses en fréquence relative par rapport au nombre de visites total (donc en pourcentage...). est-ce correct? et si oui quel traitement je peux utiliser?
Un grand merci par avance..
Clément

Bonjour.

Bizarre méthodologie : je fais une expérience, puis ensuite je me pose la question de ce qu'elle pourrait donner. C'est le plus sûr moyen d'avoir perdu son temps.
Bon, c'est fait, il ne reste plus qu'à essayer de limiter les dégâts (A moins que tu puisses recommencer tes expériences après avoir chois une méthodologie complète (procédure, mesures, outils de traitement des mesures et d'interprétation - les trois choisis les uns par rapport aux autres).
Commençons par les pourcentages : " est-ce correct?" Je n'en sais rien, mais généralement, c'est une mauvaise idée. Car 33% dur un échantillon de 3 c'est du hasard (un des trois est de cette catégorie) alors que sur un échantillon de 1000, ça donne une assez forte certitude.
Restent les données brutes. Comme je n'ai pas participé à l'expérience, je suis assez flou sur le type de données que tu as, donc sur ce qu'on peut en faire. Mais je te conseille d'orienter ta réflexion sur le thème : Quelles sont les hypothèses que je veux vérifier ? Comment aurais-je pu les tester à priori (quelle expérience spécifique faire pour tester cette hypothèse) ? Est-ce que je peux prendre dans mes résultats des données qui correspondraient à peu près à ce test ?
Je te rappelle que pour mettre en évidence un effet (l'apprentissage, par exemple) il faut l'isoler, c'est à dire soit éviter les variations autres que celle étudiée, ou bien, si ce n'est pas possible, noyer les variations parasites par la répétition (échantillonnage) pour n'avoir plus comme variation notable que celle provoquée.
S'il y a des variations parasites (par exemple ici la plus ou moins grande curiosité), elles risquent de masquer l'effet recherché.

Cordialement.

NB : "Homogène" ne veut pas dire "de même taille" ("non homogènes G1 n=15; G2 n=17").