Moyennes pondérées

Bonjour,

Dans le cadre d'un suivi de population, je dois comparer la hauteur de deux populations (2010 et 2014) dans différents sites. Mes surfaces d'échantillonnage étant différentes, je souhaite pondérer mes données. Je voudrais faire une Anova avec les moyennes pondérées, quelle méthode dois-je utiliser?

merci

Bonjour.

Où est le problème ? Tu vas travailler avec comme variables statistiques la densité d'individus (nombre d'individu au m², par exemple), qui est une variable statistique tout à fait ordinaire, non ?

Cordialement.

J'explique le problème: En 2010, sur un estran où sont présents des récifs, leur hauteur et leur surface avaient été déterminées. Cette année, cette manip a été refaite. Mais en 4 ans, les récifs ont bougé, des nouveaux sont apparus, d'autres ont disparus, certains ont vu leur hauteur ou leur surface diminuer d'autre augmenter.
Je voudrais comparer les hauteurs de ces récifs entre l'année 2010 et 2014. J'ai pensé qu'une moyenne pondérée en prenant en compte les surfaces seraient pas mal. Mais je ne sais pas quel test statistique choisir pour comparer ces moyennes pondérée.
Par exemple si je choisie une Anova, elle ne va pas prendre en compte les surfaces? En fait, je ne vois pas comment présenter mon tableau...

Merci
(je débute en stat)

Bonjour.

"comparer les hauteurs de ces récifs entre l'année 2010 et 2014" ?? Pour chaque récif, tu as les deux nombres, la comparaison est immédiate.
A moins que tu veuilles comparer plus globalement. dans ce cas, il te fait savoir quoi.

Mais pour l'instant, ce que tu présentes, c'est un cas de statistiques descriptives, donc je ne vois pas rapport avec l'anova (test de comparaison de plusieurs échantillons).

Autre chose : Pondérer les hauteurs par les surfaces ne me paraît pas une très bonne idée. A priori, les hauteurs ne sont pas proportionnelles aux surfaces (récifs plats / récifs pointus).

Enfin, si tu débutes en stats, il serait bien de prendre le temps d'apprendre les rudiments. On peut le faire seul, avec un bon bouquin.

Cordialement.