Dépendant, apparié ou rien du tout?

Bonjour,

j'ai fait une petite manip avec un animal qui se déplace dans une aire durant 20 minutes. L'aire est séparée en deux zones égales, A et B.
Je voudrais comparer les moyennes des temps passés dans chacune de ces zones. Si je comprends bien, vu qu'il s'agit du même animal, les données sont appariées ou dépendantes. J'ai du mal avec ces notions, pouvez-vous m'éclaircir à ce sujet? Dans quelle situation se situent mes données?

merci par avance

Les données appariées correspondent à plusieurs modalités répondant à une même variable dans le temps

Par exemple, on étudie la fatigue des patients avant et après un traitement.

Quelles sont tes variables, quels tests veux-tu réaliser ?

Bonjour.

les variables X et Y : "temps passé dans la zone A (respectivement B" pendant 20 mn" sont non seulement appariées, mais dépendantes linéairement, puisque Y=20-X.
Comme j'imagine que tu as répété la manip un certain nombre de fois, une seule variable suffit pour conclure. Donc les comparer n'est pas la bonne idée !

Cordialement.

Bonjour et merci pour votre aide,

je précise donc un peu pour faciliter la compréhension :
Pour chaque expérience, il y a un animal "test" dans l'aire découpée en A et B, et deux individus (A et B, un de chaque côté de l'animal "test"). Je connais l'activité (vitesse moyenne durant les 20min) des animaux A et B.

J'ai un test contrôle (10 répliquas) où les individus A et B ont des activités similaires (d'après le protocole), et un test (10 répliquas aussi) où les individus A et B ont des activités très différentes (en partie contrôlées par le protocole).


Voici un tableau (valeurs fictives) qui correspond à ce que j'obtiens:

animal test	activité de l'animal A	Temps passé par le poisson test du côté A	Temps passé par le poisson test du côté B	activité de l'animal B
n°1	25	5+10+2	1+1+1	25
N°2	32	10	10	30
N°3	20	8	2+10	22
N°4	22	4+4	9+3	22
N°5	21	5+2+1	2+8+2	21
N°6	20	15	5	24
N°7	18	5+2	12+1	20
N°8	25	1+1+3	5+10	25
N°9	22	12+1	7	25
N°10	22	3	17	20

La problématique qui en découle, c'est évident, est de chercher si l'animal test a une préférence pour le côté où l'animal est le plus actif.

Comme j'imagine que tu as répété la manip un certain nombre de fois, une seule variable suffit pour conclure.

J'imagine que tu m'orientes vers un modèle linéaire?

Je comptais faire une comparaison de la moyenne des temps (non paramatrique, du wilcoxon-mann-whitney ou du test de permutation) pour chaque poisson testé, puis un test binomial exact
avec comme données "le poisson 1 a choisit préférentiellement le côté A, poisson 2 - côté B, poisson 3 - côté B, poisson 4 - coté A,..."

Je vous remercie encore une fois pour votre aide, c'est la première fois que je travaille sur des données de ce type.

J'ai bien peur que tu ne tires pas grand chose de tes données : Trop peu de données, différence très faible entre les activités en A et B (au maximum 20%), grosse dispersion des activités.

A regarder ton tableau, on ressent que les temps passés ne dépendent pas vraiment de l'activité en A et B : Lorsqu'elle est la même, il y a des différences nettes (jusqu'à 17 contre 3 dans le cas 1), et lorsqu'elle est différente, la plus grande activité n'attire pas toujours (cas 10) mais seulement parfois.

Avec ces données, quelle que soit la méthode, tu ne trouveras pas le test significatif. Donc soit ton hypothèse est fausse, soit d'autres facteurs sont en cause, soit il va falloir faire bien plus d'expériences pour mettre en évidence une tendance. Au vu des données, j'imagine qu'il en faudra probablement plusieurs centaines (s'il y a tendance).

Cordialement.

Merci,

désolé je n'ai pas été clair : ce ne sont pas de vrais données, c'était de simples exemples (rien de réel, je suis encore en train de récupérer les données) de ce que je m'attends à récupérer dans la situation "témoin" (différence d'activité non significative entre les animaux A et B).

En fait ma question était surtout vis à vis des tests à effectuer? Est-ce que ce que je propose est cohérent?

Ah !

Tu n'as pas encore de données ! Alors il faudra déjà les regarder quand tu les auras.
S'il semble y avoir une préférence pour le plus actif, tu pourras éventuellement représenter le temps passé du côté actif (ou le pourcentage de temps passé) en fonction soit de la différence d'activité, soit de la variation relative d'activité, pour voir si une tendance se dessine.
Si tu as une tendance apparente, tu pourras faire une étude de corrélation.

Tu pourras aussi éventuellement faire un test du Khi-deux sur les variables A plus actif/B plus actif et Plus longtemps dans A/dans B, pour montrer qu'il y a un effet réel.

Mais en tout cas, avant de faire un test spécifique, il faudra avoir une hypothèse précise. Et la façon d'analyser plus finement les données dépend de cette hypothèse.

Dans tous les cas, avec aussi peu de données, tu n'auras de résultats que si la différence de comportement est notable (et très faible pour le contrôle). D'ailleurs les interprétations seront différentes si c'est le même animal qui est utilisé les 20 fois (avec le risque d'habituation) ou si on en change à chaque fois. Et une analyse de dispersion des temps passés (ne serait-ce que quand il n'y a rien) serait utile.

Cordialement.

Bonjour,

qu'entends-tu par analyse de dispersion des temps passés?

J'ai fait quelques tests stats, puis j'ai décidé de faire une GLM pour analyser la corrélation entre activité des poissons et temps passé dans la zone (comme tu m'as conseillé de le faire, si j'ai bien compris). Je sais qu'il y a des conditions d'application sur l'indépendance des résidus, qu'en est-il de l'indépendance des données?

Voici les résultats:



Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 250.13 53.23 4.699 1.84e-05 ***
activitecote 101.93 42.96 2.373 0.0212 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1


Merci pour votre aide !

Je ne suis pas assez compétent sur ce genre d'analyse, d'autres interviendront peut-être ...

"analyse de dispersion" n'est pas un outil statistique particulier, c'est seulement le fait d'étudier la dispersion des données. Si l'animal seul a des pourcentages de placement en A et B très divers, tu ne pourras pas tirer grand chose de ce qui se passe quand les poissons sont présents, c'est tout.

Cordialement.

Pourquoi se compliquer la vie ? A et B étant des zones équivalentes, si ton traitement n'a pas d'effet tempsA/tempsB=0.5
Tu calcules tous tes tA/tB et tu fais un test unilatéral pour savoir si tA/tB est significativement différent de 0.5

Si la réponse est non, c'est pas la peine d'aller plus loin.