Questions de neophyte: quel test utiliser pour mes donnees?

Bonjour,

Je ne sais pas trop quel test statistique utiliser pour mes donnees.
J'ai realise une experience qui me donne des valeurs numeriques pour 2 conditions differentes, et j'ai repete l'experience. J'ai donc des donnees qui ressemblent a ca:

Condition 1: valeur 1 et valeur 2
Condition 2: valeur 1' et valeur 2'

Comment savoir si j'ai une difference significative entre mes 2 conditions ?


J'ai essaye un ttest (je n'ai pas de logiciel de stats, je fais avec excel), mais ca me donne des resultats qui me semblent aberrants dans mon cas precis.

J'explique de maniere un peu plus detaillee: ces resultats concernent des mesures d'expression de genes (je suis biologiste), donc si je donne deux exemples:
Condition 1: 35; 39
Condition 2: 7; 4
p<0,05, significatif

Condition 1: 0; 0 (0 pour un gene dont l'expression n'est pas detectee)
Condition 2: 98; 132
p>0,05, non significatif

De ce que j'en ai lu la plupart des tests statistiques se basent sur les variances, ce qui explique ce que j'obtiens. Mais dans mon cas - du point de vue biologique - je ferais plus confiance a l'exemple non significatif qu'au significatif. Je pense qu'il me faudrait un test qui donne plus d'importance aux moyennes et moins a la variance.

J'ai pense a des tests de rang, mais dans ce cas tout (ou presque) devient significatif avec seulement 4 valeurs, ne serait ce que par hasard.


J'ai aussi essaye de voir comment c'est fait pour les publications qui utilisent ce genre de methodes d'analyse, mais les "valeurs" sont en general beaucoup plus elevees (mon protocole est un peu particulier) et/ou les calculs peu detailles.


Je sais bien que dans mon cas repeter encore et encore les experiences serait d'une grande aide statistique, mais la methode d'analyse est horriblement onereuse...


Merci par avance a celles/ceux qui repondront.


PS: desole pour les accents, clavier qwerty...

Bonsoir.

Quel est le but de la répétition ? Si c'est pour brouiller la compréhension, c'est une mauvaise idée. Si c'est parce que les résultats ont une certaine variabilité, il faut bien plus de 2 essais pour la connaître et pouvoir comparer.

Donc ce qui est évident à cette étape, c'est que tu as fait une expérimentation sans penser avant à ce que tu voulais faire. Et tu es assez bloqué.

Revenons à tes données : Soit ce sont elles que tu veux comparer, et il est assez évident de voir si elles sont les mêmes ou non : Tu as les valeurs. Soit tu veux comparer une certaine réalité traduite par ces données, et il faudrait avoir une théorisation, comme par exemple "ces données sont un échantillon des valeurs possibles qui suivent une loi ..." (ou même sans loi).
Je ne sais pas quel test tu as vraiment utilisé, mais il est inadapté à ton questionnement, comme le montre ton deuxième exemple, où aucun test n'est nécessaire pour voir qu'il y a une différence !

En bilan : S'il s'agit de statistiques d'échantillonnage, il faudra de vrais échantillons; sinon, pourquoi utiliser des tests statistiques sur ce qui n'est pas des résultats statistiques ?

Cordialement.

Il y a pas mal de confusions dans ton message.

D'abord, contrairement à ce que son nom pourrait faire penser, l'analyse de variance sert à comparer des moyennes (comme un ttest...). Elle est basée sur le fait que lorsque deux moyennes ne sont pas différentes entre elles (hypothese nulle), la variance totale est égale à la variance résiduelle. Le fait que tu n'aies pas obtenu les mêmes résultats avec de l'analyse de variance n'explique donc rien, si ce n'est que quand on envoie des tests au pif, on a des résultats pifometriques.

Dans ton cas, le test adapté tournerait apparemment autour de l'analyse de variance en mesures répétées. Mais tu ne vas pas pouvoir faire ca seule, d'une part parce qu'on ne peut pas faire ca avec excel, et d'autre part parce que le choix du bon modèle et sa validation demandent un peu d'expérience, surtout dans un plan d'expérience comme le tien.

Si tu veux faire quelque chose de correct, tu n'as pas d'autre choix que de prendre tes données sous le bras et t'adresser à quelqu'un qui maitrise.