Justification pour utiliser 1 ANOVA avec données corrélées

Bonjour,

Voici mon problème:

Je suis actuellement en stage de Master d'écologie, et je travaille sur la répartition de certaines espèces d'oiseaux en fonction de la hauteur des strates de végétations (Pour tester s'il existe un lien entre les 2, ou pas...).

J'ai réalisé une ANOVA sous R avec pour le modèle linéaire le scrit : hauteur.lm1<-lm(Nbre_PGM~Taux_de_recouvrement_0a0_5m+Taux_de_recouvrement_0_5a1m+Taux_de_recouvrement_1a1_5m+Taux_de_recouvrement_1_5a2m+Taux_de_recouvrement_2a2_5m+Taux_de_recouvrement_2_5a3m+Taux_de_recouvrement_3a3_5m+Taux_de_recouvrement_3_5a4m+Taux_de_recouvrement_sup4, data=hauteur)

avec nbre PGM = nombre d'oiseaux contactés à chaque point d'observation
      Taux de recouvrement = pourcentage d'occupation de chaque strate de 50 cm pour chaque point d'observation

et ensuite : anova(hauteur.lm1)
Les résultats sont vraiment plausibles et je pense avoir fait ce qu'il fallait pour que mes analyses soient robustes...

MAIS un prof m'a indiqué que ça pouvait coincer du fait que les données sont appariés. Les données sont organisées en proportion de la hauteur de chaque strate à chaque point d'observation. Par exemple 50% de la végétation est comprise dans la states de 0 et 0.5 mètre, 30 % de 0.5 à 1 mètre et 20% dans la strate supérieure à 4 mètres pour le point 1. Tous les points ont des données organisées de la même manière et un nombre d'oiseaux est renseigné pour chaque point.

Et le prof m'a fait remarqué que si on additionnait toutes les proportions de chaque hauteur de strate, on arrivait toujours à 100%, et que cela pouvait poser problème...

Mais je suis convaincu que mon travail est efficace, cependant je recherche 1 JUSTIFICATION (théorique, juste une phrase explicative) pour justifier mon choix d'avoir choisi une ANOVA pour traiter mes données... Malgré le fait que toutes les classes additionnées donnent 100%...

J'ai beau me creuser la tête dans tous les sens, impossible de trouver une solution!
Aidez moi SVP...

Par avance merci beaucoup, je suis sûr que je vais trouver une âme charitable parmi vous pour me sortir de ce mauvais pas!

Cordialement,
Jo

Bonjour,

Mais je suis convaincu que mon travail est efficace, cependant je recherche 1 JUSTIFICATION (théorique, juste une phrase explicative) pour justifier mon choix d'avoir choisi une ANOVA pour traiter mes données

Ton 3e prédicteur est une combinaison linéaire des deux autres donc il ne sera pas pris en compte dans le modèle. Je sais pas ce que tu appelles "efficace" mais quand quelqu'un te fais une remarque qui a l'air sensée il vaut peut-être mieux l'écouter, non ?

Par ailleurs, si ta variable à expliquer est une variable de comptage (effectifs d'oiseaux) alors un modèle linéaire simple ne convient généralement pas car les résidus du modèles risquent de s'écarter fortement de la normalité. On choisit un général un modèle de type Poisson donc c'est un glm qu'il faut faire.

J'ai beau me creuser la tête dans tous les sens, impossible de trouver une solution!

c'est pas très étonnant tu ne crois pas ?

Pour finir, si on reste dans la définition commune de l'ANOVA (comparaison de k moyennes), tu te trompes car une ANOVA est un modèle entre une variable numérique et une variable catégorielle. Ce que tu fais est une analyse de variance d'un modèle liéaire. C'est mathémtiquement identique mais dans le langage courant c'est généralement distingué.

Nik