sujet en éthologie: choix des tests statistiques (néophyte)

Bonjour,

je suis étudiante en master d'éthologie, et je vais bientôt partir en stage je rencontre quelques difficultés quant à l'élaboration de mon protocole, n'ayant jamais fait de stats auparavant.

Alors mon sujet concerne l'influence de l'enrichissement de l'enclos sur le comportement des ours bruns en captivité.
Je souhaite mettre en place un nouvel élément dans l'enclos ( pas encore défini), dans le but de réduire les comportements agressifs entre individus, d'augmenter les comportements affiliatifs et d'augmenter le comportement exploratoire de l'enclos.

Je veux comparer 3 temps: 1) avant mise en place de l'objet 2) après mise en place et 3) encore après mise en place pour voir si il n'y a pas phénomène d'habituation. Chaque période dure 15 jours, il y a 4 individus observés ( dont un en enclos tout seul donc pour lui je m'intéresserait juste au comportement exploratoire avant /apres) .Je vais observer 5h par jours , avec une focalisation de 15 mn par individu en alternance (et entre chaque individu je releve la position de chacun dans l'enclos), tout en relevant les données météos toutes les 30 mn.


H0: Il n'y a pas de différences significatives au niveau des comportements affiliatifs , agressifs, et au niveau de l'utilisation de l'espace entre avant et après la mise en place de l'objet

H1: On constate une différence significative au niveau des comportements affiliatifs , agressifs, et au niveau de l'utilisation de l'espace entre avant et après la mise en place de l'objet


Je vais vous expliquer mon raisonnement, je cherche surtout à savoir si je suis à côté de la plaque:

-Si j'ai bien compris mes 4 individus (je mettrai leurs 4 noms) sont des variables "nominatives"? Je vais avoir donc 15 jours de terrain par groupe multiplié par un certain nombre d'observations. Peut-on dire que je dois utiliser des tests non paramétriques ? On est d'accord sur le fait que des comparaisons de périodes sont des comparaisons de données "dépendantes" ?

- j'aimerai comparer le nombre d'occurrences de chaque variable: agressif/ non agressif / se repose / explore etc... sur mes 3 périodes ( avant / apres/ encore après) ==> données quantitatives, (fréquence) donc données ordinales donc, test de permutation avec stratification individuelle ( Test de Wilcoxon si je compare la période 1 avec 2 puis 2 avec 3 ou bien Friedman car j'ai 3 périodes)? J'ai du mal à comprendre si c'est paramétrique ou non paramétrique et je comprend rien à la "distribution normale ", on sait comment si c'en est une ?

- Quel test pour savoir si on a une augmentation ou une diminution de tel ou tel comportement entre les 3 périodes ?

- J'aimerai savoir si il y a une corrélation entre les données météo ( on va dire 4 catégories pluie, couvert, éclaircies , soleil) , et le comportement exploratoire et entre la T ° ( donc variable d'intervalle ?? ) et ce comportement ==>c'est paramétrique (Pearson) ou non paramétrique (Spearman) ?

- quels post hoc utiliser après ? Bonferroni-correction ?

- enfin j'aimerai savoir si il y a une différence significative entre les 3 périodes au niveau de l'utilisation des différentes zones de l'enclos (que j'auai préalablement découpé)==> là on est dans le nominal, ( zone 1 zone 2 zone 3...)donc test non paramétrique ? Friedman ou Wilcoxon aussi?

Merci d'avances pour vos lumières, je suis complètement paumée, tout ça c'est nouveau pour moi j'ai l'impression d'apprendre le coréen!!

Je pense qu'avant d'envisager le type de test à utiliser, un schéma ou un tableau ou un exemple de résultat, ... de votre plan expérimental pourrait permettre de faciliter la compréhension de votre problématique et faciliter les réponses.
cordialement - GTi

Si tu comptes des nombres d'occurences, ca fait analyse de variance en mesures répétées. Le problème est que ton effectif de 4 est très (trop ?) faible, tu vas être à la limite des conditions d'applications du test et dans ce cas c'est assez difficile de férifier les assomptions ( vérifier si on a le droit de faire). Ca demande pas mal d'expérience.
Quand à tenir compte en plus de la météo, c'est de l'analyse de covariance et sur un tel effectif c'est encore plus limite, pour ne pas dire délirant. Passons sur les zones...

En résumé, tu te poses certainement de bonnes questions, tu appliques une méthode expérimentale apparemment globalement adaptée à la situation mais tu ne vois pas l'énorme poutre plantée dans ton oeil: l'effectif. Pour faire de telles analyses dans des conditions à peu près correctes, il faudrait observer au moins plusieurs dizaines d'ours.