méthodes statistiques avec peu de données

Bonjour,

Ma question est d'ordre assez général... Quelles sont les différentes méthodes statistiques qui sont utilisables lorsque l'on dispose de très peu de données (moins d'une dizaine par exemple), pour l'étude de phénomènes rares par exemple.
Je ne pense pas à une étude particulière mais je ne suis pas sûre que dans ces cas-là on puisse faire des régressions, des ACP ou d'autres méthodes assez répendues.

Merci pour vos réponses.

Bonjour,

Dans le cas ou tu as un petit échantillion:

- Si tes données proviennent d'une population normale, tu es mieux d'utiliser un test paramétrique parce qu'il sera plus puissant qu'avec un test non-paramétrique (la valeur-p de ce dernier test aurait tendance à être trop grande si ton échantillion est petit).

- Si tu ne sais pas de quel type de population proviennent tes données, on ne peut pas évoquer le théorème central limite (échantillion trop petit) et les tests paramétriques ne sont donc pas robustes dans ce cas. Il est alors préférable d'utiliser un test non paramétrique (tout en sachant que ces tests sont moins puissants).

Encore une fois tout dépend des objectifs de ton étude et de tes données. En "chemometry" par exemple ils ont parfois trois cent variables mesurées et 10 individus ... Et ils utilisent la regression pls a tour de bras. Je ne suis pas sur que l'on puisse répondre de facçon générale à ta question.

micros

A la base je voulais étudier un fichier contenant un certain type d'accident rencontré par une population, cependant mon fichier contenait beaucoup de cas mal classés et finalement je me retrouve avec seulement 6 cas ayant rencontré le type d'accident qui m'intéresse. Je peux avoir pas mal d'informations liés à ces 6 cas, comme le lieu de l'accident, la date et d'autres informations dont je ne sais pas si elles sont utiles pour l'instant. Au départ j'avais prévu de faire, entre autre, une AFC et une régression, afin de mettre en évidences des relations ou d'autre choses... Cependant je ne me suis jamais retrouvée dans un cas avec si peu de données donc je suis un peu bloquée.

Je crois que la regression PLS peut pallier ces difficultés (petit échantillon, valeurs manquantes) mais je ne sais pas quelle taille d'échentillon mini est nécessaire.