Comparaison 2 séries indépendantes dans le temps

Bonjour à tous,

J'aimerais comparer 2 séries de données indépendantes (Groupes A et B, n=10 dans chaque groupe) sur mon étude entière en sachant que j'ai mesuré mes 2 groupes à différents temps durant cette étude (j'ai récolté des données pour chacun des groupes 1 jour après traitement, 2 jours après, 3 jours après etc.). J'aimerais mettre en évidence une différence globale sur mon étude (incluant tous les délais) entre mes 2 groupes (ayant reçu 2 traitements différents).

Est-ce que cela est faisable ? (sachant que les mesures aux différents temps ont été réalisés sur les mêmes Groupes)

Est-ce que je considère toujours que mes données sont indépendantes (2 groupes différents) ou appariées (du fait que mes données à chaque délai proviennent des mêmes échantillons) ?

Quels tests dois-je utiliser ?

Pour l'instant j'utilisais un test Anova sur toutes mes données des 2 groupes lorsque leur distribution était proche d'une loi normale ou alors le test non-paramétrique de Kruskal-Wallis.
Est-ce que j'ai raison d'utiliser ces tests selon vous ? (N'étant pas statisticienne, j'ai un doute important sur le choix des tests)

Merci par avance de vos avis et conseils !

Bonjour,

Les données étant répétées, il faut tenir compte de la corrélation intra-sujet. Un modèle mixte est adapté avec un effet aléatoire sur les sujets.

Ayana

Bonjour Ayana,

Merci pour ta réponse. Quand tu parles d'un modèle mixte, quel test me conseilles tu ? (Applicable sur "R" si possible, c'est mon logiciel de stats).

Est-ce que tu penses à l'Anova sur mesures répétées (test paramétrique) ou test de Friedman (non paramétrique) ?

Désolée je n'y comprends pas grand chose mes cours de Master s’arrêtaient avant cela ^^'

Merci par avance.

Bonjour,

Les modèles mixtes sont des modèles spécifiques (différents des anova à mesures répétées). Avec R il est possible d'utiliser la fonction lmer du package lme4.

Ayana