Chi²

J'ai comparé des fréquences comportementales entre des femelles et des mâles en fonction de l'heure
J'obtiens le chi² suivant :

Code:


        Pearson's Chi-squared test

data:  dfmh
X-squared = 705.9714, df = 112, p-value < 2.2e-16

Message d'avis :
In chisq.test(dfmh, dffh) :
  l'approximation du Chi-2 est peut-être incorrecte

Est-il valable? Suis-je en mesure de conclure qu'il existe une différence significative dans le patron de comportement ?
Si oui, comment puis je déterminer quel comportement est le plus différent à part graphiquement?
merci

Bonjour.

Le "message d'avis" ne te pose-t-il pas question ? Aurais-tu des classes d'effectif faible, voire nul ?

Cordialement.

Et bien ça dépend des comportements et des horaires...

Code:

> dfm
  Heure A CO MA  N Rc S
1    04H 1  0  0  4 19 1
2    05H 1  0  4 28 11 0
3    06H 1  0 20 35 26 2
4    07H 0  0  9 59 91 7
5    08H 0  3  7 69 97 5
6    09H 2  3 23 47 73 9
7    10H 0  0  5 53  5 1
8    11H 0  0  3 24 53 3
9    12H 1  0 11 72 37 2
10  13H 0  0  8 48 41 1
11  14H 0  0  6 68 58 2
12  15H 1  0  4 74 20 3
13  16H 1  0 11 71 38 3
14  17H 7  0 10 57 33 2
15  18H 4  1 10 57 24 6
16  19H 2  0  5 64  5 3
17  20H 0  2  5 37  5 1


voilà mes effectifs pour les mâles. Sont-ils trop faibles pour pouvoir faire un chi²

Dois je réaliser un autre test? Un test de Fisher par exemple?

Que testes-tu ?

Car il n'y a pas besoin de test pour voir que les colonnes A, Co et S se distinguent nettement des autres.
D'ailleurs je ne saisis pas en quoi un test du Khi-deux est utile ici.

Cordialement.

Non je n'ai mis que le data frame des mâles ici
J'ai un autre data frame avec les comportements des femelles et je veux juste tester s'il y a une différence dans les comportements
D'après mes lectures le chi² semblait tout indiqué mais effectivement mes effectifs sont bien souvent trop faibles. Je n'arrive cependant pas à utiliser fisher.test() sous R pour comparer mes deux data frames...

Ok !

Tu fais un Khi-deux non pas sur le tableau présenté, mais entre deux tableaux, celui-ci et un autre.
A part essayer de regrouper des classes, je ne connais pas de méthode utilisable. Dès que tu as des effectifs nuls, l'interprétation devient malsaine.

Cordialement.

NB : Tableau de données est plus français que "data frame".

Est-ce qu'une comparaison comportement par comportement avec Mann Whitney serait envisageable sinon?

Mann Whitney compare deux échantillons de variables numériques. A toi de voir si ça correspond à ta situation.

Mais vouloir coller des tests statistiques sur des données n'est pas une bonne idée. Il serait sain de d'abord étudier les données en comportementaliste pour voir quelles hypothèses sont réalistes. Ensuite, on peut essayer de vérifier ces hypothèses, éventuellement par des moyens statistiques.

Cordialement.

Et bien d'après les autres publications que j'ai lu sur les budgets d'activité les chercheurs ont réalisé des tests de Mann Whitney/Wilcoxon sur les différents comportements journaliers des mâles et des femelles. Je vérifie donc la normalité et la variance et comme la pvalue est toujours < 0,05 je réalise un wilcox.test du type :

Code:

wilcox.test(dff$S,dfm$S,alternative="less")

avec dff le tableau de données des femelles et dfm le tableau de données des mâles.
D'après ce que j'ai compris du test il me permet de voir s'il y a une différence significative dans le temps passé à un comportement entre les sexes, et si oui qui va passer plus de temps dans ce comportement.

Pensez vous que ces tests sont pertinents dans ce contexte?

Ou bien est-ce qu'un test de Friedman ou de Kruskall Wallis serait plus pertinent?
Je suis un peu perdue dans tous ces tests...

Oui,

moi aussi ! Et pour cause, je ne sais toujours pas ce que tu veux comparer. Et les explications de procédure semblant te laisser froid(e), je passe la main.

Cordialement.