quel test statistique utiliser?

Bonjour,
J’ai besoin pour ma thése de faire une étude statistique sur les données que j’ai récolté mais je ne suis pas sûre du test à utiliser.

Voici mon problème : j’étudie les alpages collectifs en zone de montagne

J’ai un échantillon de 26 alpages collectifs et pour chacun d’entre eux j’ai réalisé des enquêtes et récolté environ une trentaine de variables comme par exemple la surface (en hectare), le nombre d’animaux qui pâturent dessus, le nombre d’agriculteurs impliqués dedans, le statut juridique (coopératives, groupement, association, propriété privée...), .....

Et puis j’ai aussi fait une reconnaissance sur le terrain pour estimer le degré
d’utilisation des alpages (c’est à dire voir si ils étaient pâturé de facon
intensive ou extensive) et j’ai attribué une note de degré d’utilisation pour
chaque alpage. En tout j’ai trois types d’utilisation : alpages
sous-paturés, moyennement pâturés et correctement pâturés.


J’aimerais analyser statistiquement lesquelles des 30 variables (surface, nombre d’animaux, forme juridique...) semblent avoir une influence sur le degré d’utilisation des pâturage. Par exemple il ressort de mes enquêtes que les alpages sous forme juridique « coopératives » semblent être mieux pâturé que les autres !! J’aimerais le prouver statistiquement.

Mes questions :-
Quel test utiliser pour résoudre ce problème, sachant que mes variables sont aussi bien quantitatives que qualitatives ? Est-ce qu’une analyse de
variance ou régression linéaire serait appropriée ?
Est-ce que je peux réaliser ce test sous excel ou SPSS ?

Merci beaucoup pour vos réponses
Rame

bonjour,

tu peux tout à fait t'orienter vers un modèle mais il faut savoir réellement ce que tu comptes étudier et donc à quoi ressemble ta variable à prédire (binaire, suivant une loi normale, des effectifs...)
Mais tout d'abord tu as beaucoup trop de variables et peu de points (paturage). Il va falloir d'une manière ou d'une autre faire des choix ou repenser les variables. Les corrélations entre variables explicatives permettent par exemple d'éliminer des variables redondantes. Il existe aussi les analyses multivariées qui peuvent permettre de faire de nouvelles variables à partir des variables de base (analyse hill & smith dans ton cas puisque tu as un mélange de quantitatives et qualitatives).
SPSS doit pouvoir te permettre de réalliser à peu près tous les types de modèles je pense. Mais il faut bien être sur du type de données à analyser.

Le meilleur conseil : aller voir un biostatisticien

nik.

A mon avis, il y a effectivement trop de variables, et qui sont redondantes.Il me semble logique qu'en utilisant la taille en hectares et le nombre de bêtes, on arrive forcément à distinguer s'il y a ou non sous-pâturage... Le plus important est la réflexion sur ces variables et les liens de causalité qui peuvent exister entre elles (statut juridique = cause ou conséquence ?)

Il faudrait d'abord éliminer les variables explicatives qui sont trop liées entre elles : corrélations entre les quantitatives, khi² entre les qualitatives et, par exemple, khi² entre qualitatives et quantitatives découpées en tranches.

Ensuite, selon que tu souhaites ou non prendre en compte les interactions entre variables, tu peux soit les tester une par une vis-à-vis des trois classes d'utilisation de pâturages (ANOVA pour les quantitatives, khi² et V de Cramer pour les qualitatives), soit procéder à une régression logistique (par exemple).

Enfin bon, je ne connais pas assez le sujet pour m'avancer davantage...