Test de Student !

Je viens vers vous parce que je suis perdu !
Je suis étudiant de biologie en master.

J'ai 2 espèces végétales Maïs et Radis.
Ces deux espèces ont subit un traitement à un herbicide.
J'ai recensé les longueurs et masses sèches des parties aériennes et racinaires pour chaque espèce végétale.
J'ai 20 données à chaque fois.
Je voudrais savoir s'il y un effet du traitement.
J'ai donc voulu faire un test de Student.

Voici mon .xls Phytotoxicité.xls

Par exemple, je trouve pour les racines de maïs en masse sèche une
p-value de 0,23789 donc bien supérieur à 5%, or si vous regardez la
distribution en histogramme, c'est impossible, il y a un facteur 2...

Si quelqu'un a une idée, il me sauverait !

Mais la variance est importante, c'est donc tout a fait normal.

pour continuer ce que te dit FS, tes résultats n'ont aucune valeur du fait que tes deux variances entre tes deux groupes sont très différentes (facteur 100). Dans ce cas le test de student n'est pas robuste et il te faut soit transformer tes données soit passé en non paramétrique avec un test de wilcoxon par exemple.

Le test de wilcoxon te donne les même résultats : p-value = 0.7353, ce qui est assez logique parce que si tu regardes les deux distributions, la moyenne de la matière sèche pour les racine traitées est uniquement due à deux valeurs qui sortent du lot : 0.4170 et 0.1610. SAns ça les valeurs sont dans les mêmes gammes et c'est exactement ce que t'indique le test de wilcoxon.



L'exploration graphique des données est une phase très importante.
micros

Salut micro, t'as fais ton graph avec R ?
ça m'intéresse de superposer les deux distrib, tu peux me founir la commande stp

c'est effectivement du R, et ce n'est pas une commande particulière ce sont deux petites fonctions persos, une pour les couleurs et une pour le graph, désolé.

micros

micros corpus a écrit:Le test de wilcoxon te donne les même résultats : p-value = 0.7353, ce qui est assez logique parce que si tu regardes les deux distributions, la moyenne de la matière sèche pour les racine traitées est uniquement due à deux valeurs qui sortent du lot : 0.4170 et 0.1610. SAns ça les valeurs sont dans les mêmes gammes et c'est exactement ce que t'indique le test de wilcoxon.

L'exploration graphique des données est une phase très importante.
micros

Je ne connaissais pas ce test, merci.
Donc cela voudrait dire que le traitement à l'herbicide n'a pas d'effet sur les masses sèches. Je m'attendais au contraire.
En fait, pour visualiser mes données au lieu d'histogramme sous Excel, je voulais réaliser des boites à moustaches sous R mais je n'y suis pas arrivé...
Quelqu'un saurait me guider ?

[edit] c'est la fonction boxplot c'est bon ^_^
je vais essayer de faire le test de wilcoxon moi-même maintenant !

[edit]cela me donne

wilcox.test(MTR, MNTR, alternative = "less")

Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: MTR and MNTR
W = 96.5, p-value = 0.002651
alternative hypothesis: true location shift is less than 0

Warning message:
In wilcox.test.default(MTR, MNTR, alternative = "less") :
impossible de calculer la p-value exacte avec des ex-aequos

ma p-value semble peu précise... que dois-je faire ?