Anova non-paramétrique ou régression ?

Bonjour,

J'ai un jeu de données composé d'une variable réponse "Comportements" divisée en 3 facteurs : Db, K et Mvt et de 8 variables descriptives représentant un "habitat" (routes, pente ...) et ce sur un ensemble de 60 individus (4 femelles et 16 mâles). Je cherche à savoir si l'habitat sélectionné est le même pour chaque comportement, par exemple si la pente est plus importante en DB qu'en Mvt. Je précise que on nombre de points n'est pas le même pour chaque comportements (Db = 150 points, K = 70 pts et Mvt = 400 pts).

J'ai donc voulu faire une anova pour répondre à ma question mais mon jeu de données n'a pas de distribution normale et la variance des 3 comportements semble différente (je dis semble car je n'arrive pas à faire fonctionner le test de bartlett sur des données qui n'ont pas la même longueur, j'ai donc tester deux par deux).

Ma question est donc la suivante : pour savoir si l'habitat diffère entre mes comportements, est-il mieux de passer vers une anova non-paramétrique ou vaut-il mieux se diriger vers un régression (et comparer les comportement deux par deux) ?

Cela fait plusieurs jours que je regarde sur internet mais ej trouve un peu tout et son contraire, c'est pourquoi je vous pose la question.

N'hésitez pas à me répondre si vous avez une idée.

Un grand merci d'avance !

Bonjour,

Reprenons point par point car je crois que tout n'est pas clair. La variable comportement a 3 modalités, et 8 variables décrivent l'habitat. Première chose que je ne comprends pas :

Je cherche à savoir si l'habitat sélectionné est le même pour chaque comportement

Ce raisonnement est étrange. Ce n'est pas plutôt l'inverse? Car la variable dépendante est toujours temporellement postérieure aux variables qui l'expliquent...

D'autre part, pour faire une anova, il faut une variable quantitative, je ne crois pas que tu en aies ici.

Pourrais-tu être plus précis sur les variables mesurées, etc...
Merci

Ayana

Merci pour ta réponse Ayana.

Je vais essayer d'être un peu plus claire, en me relisant je me suis rendue compte que je n'étais en effet pas très claire.

J'ai trois types de points : DB, K et Mvt. Au total, j'ai 4694 points (DB = 1052 pts, K = 194 pts et Mvt = 3448 pts).

Pour chacun de ces points, j'ai récupéré des informations sur la pente (en °C), l'altitude (en m), le % de forêt dans 1km², le % de champs dans 1km², la distance aux routes en m (publiques et privées), la distance aux chemins de fer (en m), la densité humaine dans 1km² et la densité de proies dans 1km². Toutes ces variables sont continues (et il y en a 9 et pas .

Ce que je cherche à savoir c'est si pour un MÊME habitat il y a une différence entre DB, K et Mvt. Par exemple, la pente est-elle en moyenne la même en Db, en K et en Mvt ? Et je veux faire ça pour chaque type d'habitat. Je ne veux pas faire une étude de sélection de l'habitat a proprement parlé, c'est-à-dire que je ne veux pas comparer pente avec altitude, densité humaine etc... Ce que je veux vraiment savoir c'est s'il y a une différence dans la sélection de l'habitat entre mes comportements. Je m'attends par exemple à ce que les résultats indiquent que l'altitude est en moyenne plus élevée pour les DB que pour les K et les Mvt.

Est-ce plus clair ainsi ?

exemple de mon tableau :

Code:

 
Slope         Behav_Slope    Dem   Behav_Dem
16,94407082   DB             578   DB
17,32245827   DB             717   DB
18,10534286   K             455   K
11,40457249   K             911   K
8,12176132   K               400  K
8,77011490   Mvt               156   Mvt