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anova à un seul facteur
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anova à un seul facteur
Bonsoir à tous,
j’effectue une anova à un facteur.
la durée de vie d'une insecte en fonction de sa proie (deux types de proie)
pour comparer la performance de cet insecte prédateur.
le resultat de l'anova me montre que les deux régimes alimentaires sont significativement différent.
Par contre en effectuant la moyenne des durées de vie de l'insecte sur chaque proie je trouve une différence trop faible.
Est-ce que vous pourriez m'expliquer qu'est ce que je doit faire?
veuillez trouver ci -joint les données
Vous êtes mon dernier espoir.
je vous remercie par avance
j’effectue une anova à un facteur.
la durée de vie d'une insecte en fonction de sa proie (deux types de proie)
pour comparer la performance de cet insecte prédateur.
le resultat de l'anova me montre que les deux régimes alimentaires sont significativement différent.
Par contre en effectuant la moyenne des durées de vie de l'insecte sur chaque proie je trouve une différence trop faible.
Est-ce que vous pourriez m'expliquer qu'est ce que je doit faire?
veuillez trouver ci -joint les données
Vous êtes mon dernier espoir.
je vous remercie par avance
wiemn- Nombre de messages : 5
Date d'inscription : 29/05/2013
Re: anova à un seul facteur
Bonjour,
Il est peut être trop tard mais on ne sait jamais. Il s'agit donc d'une régression sur variable qualitative avec x=type de proie (1 ou 2) et y=durée de vie.
1) Il est intéressant de faire un boxplot et de calculer les moyennes de durée de vie pour les deux types de proie.
2) Sachant que l'on fait une ANOVA, vérifier les hypothèses sous-jacentes :
- normalité des mesures de la durée de vie via un test de Shapiro-Wilk (si besoin faire une transformation de variable) > implique la normalité des résidus.
- homogénéité de la variance pour les 2 types de proies via un test de Bartlett
SI CE N EST PAS LE CAS : on ne fait pas une ANOVA mais un test de Kurskal-Wallis et là on pourra avoir la réponse quant aux différences entre les groupes de proies.
3) Test du modèle : y=f(x). Si le modèle est fait sur R et du type lm(y ~ factor(x)), alros l'intercept sera la MOYENNE des durées de vie pour une proie de type 1 et pour le type 2, cette moyenne sera égale à l'intercept + la première pente (en supposant qu'il n'y a pas de changement de contraste). Ainsi pour voir si on a une différence de la survie en fonction du type de proie, il suffit de regarder si le premier coefficient est significatif (colonne Pr(>|t|) < 5%) ou pas (>5%) et si oui alors on a une différence (favorise ou pas la survie). En gros, ça revient à faire un t.test (ie un test de Student SI ON A HOMOGENEITE DES VARIANCES entre les deux groupes) entre les subsets "proie 1" et "proie 2".
J'espère avoir été assez explicite.
Bien cordialement,
Claire
Il est peut être trop tard mais on ne sait jamais. Il s'agit donc d'une régression sur variable qualitative avec x=type de proie (1 ou 2) et y=durée de vie.
1) Il est intéressant de faire un boxplot et de calculer les moyennes de durée de vie pour les deux types de proie.
2) Sachant que l'on fait une ANOVA, vérifier les hypothèses sous-jacentes :
- normalité des mesures de la durée de vie via un test de Shapiro-Wilk (si besoin faire une transformation de variable) > implique la normalité des résidus.
- homogénéité de la variance pour les 2 types de proies via un test de Bartlett
SI CE N EST PAS LE CAS : on ne fait pas une ANOVA mais un test de Kurskal-Wallis et là on pourra avoir la réponse quant aux différences entre les groupes de proies.
3) Test du modèle : y=f(x). Si le modèle est fait sur R et du type lm(y ~ factor(x)), alros l'intercept sera la MOYENNE des durées de vie pour une proie de type 1 et pour le type 2, cette moyenne sera égale à l'intercept + la première pente (en supposant qu'il n'y a pas de changement de contraste). Ainsi pour voir si on a une différence de la survie en fonction du type de proie, il suffit de regarder si le premier coefficient est significatif (colonne Pr(>|t|) < 5%) ou pas (>5%) et si oui alors on a une différence (favorise ou pas la survie). En gros, ça revient à faire un t.test (ie un test de Student SI ON A HOMOGENEITE DES VARIANCES entre les deux groupes) entre les subsets "proie 1" et "proie 2".
J'espère avoir été assez explicite.
Bien cordialement,
Claire
C.B.- Nombre de messages : 2
Date d'inscription : 09/09/2013
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