Comparaison moyennes de données appariées - Nb de variables?

Bonjour à tous,

Je ne suis pas excellent sur la théorie de base en statistiques, c'est pourquoi je vous demande votre aide.
Je dois analyser les effectifs d'une population. Ces effectifs sont théoriques car issus d'une méthode de capture-marquage-recapture. Le suivi de la population a été fait sur plusieurs années, mais l'effort d'échantillonnage est différent selon les années. Ainsi, le nombre de variables n'est pas le même d'années en années: par exemple en 2007 j'ai 9 variables,contre 8 en 2011, 21 en 2014, 22 en 2015...

Est-ce possible de comparer des échantillons appariés avec un nombre de variables différentes ?
Si oui, j'imagine qu'un test de Wilcoxon sera le plus approprié ?

Merci d'avance pour votre réponse

Bonjour.

Pourquoi parles-tu d'apparié ?
Et n'importe comment, si " l'effort d'échantillonnage est différent selon les années", il va ête difficile de comparer.

Cordialement.

Bonjour,

Je parle d'apparié car il s'agit d'une même population qui est suivie d'année en année. Ce sont donc les mêmes individus qui sont retrouvés, ou alors de nouveaux sont trouvés mais font partis de la même population. Les variables que je voudrai comparer sont les effectifs instantanés estimés de la population.

Donc je ne peux pas comparer statistiquement mes variables ?

On utilise des tests appariés lorsqu'on veut comparer les MEMES MESURES (les MEMES VARIABLES) effectuées sur les memes INDIVIDUS a des temps ou dans des conditions différentes.

Une POPULATION n'est pas un INDIVIDU.

D'accord,

Donc je peux faire des tests non appariés pour comparer l'estimation des effectifs sur 2 ans ? Sachant qu'il n'y a pas le même nombre de variables...(je ne sais pas si je suis assez clair ?)

Par exemple sur R je pourrai faire: wilcox.test(2013,2014, paired=FALSE) ?

Tu peux surtout te poser, souffler un grand coup, boire un coup et réfléchir à cette question avant de te ruer sur R

Si je n'ai pas le meme nombre de variables en 2013 et 2014, ca signifie qu'il y a des choses que j'ai mesurées en 2013 et pas mesuré en 2014. Et/ou inversement.

Imagine quelque chose qui a été mesuré en 2013 et pas en 2014. Lorsque tu fais ton test, et que tu vas comparer 2013 avec rien du tout, tu espères répondre à quelle question exactement ?

Je comprends tout à fait.

Dans mon tableau j'ai classé les données et j'ai pris l'année avec le plus d'observations comme "référence". Ainsi, il y a autant de variables pour toutes les années, mais là où il n'y a pas eu d'observation j'ai remplacé par des NA. Dans ce cas là la comparaison est t-elle possible ?

Bonjour.

Que tu notes NA ou n'importe quoi d'autre ne change pas ton absence de donnée. Si tu as une réponse à la question de C@ssoulet, il serait utile de t'en servir. Sinon, réfléchis un peu sérieusement à ce que tu fais ...

Pour l'instant ce que tu dis ressemble fortement à "Je veux faire faire les calculs, je me moque de savoir ce qui sera calculé".

Cordialement.

Bonjour,

Je veux faire mes calculs pour savoir s'il y a une différence significative dans la diminution des effectifs, d'année en année. J'ai conscience du résultat, mais comme dit plus haut je ne maîtrise pas autant les statistiques que vous..

Il me semble que renseigner NA à la place de rien indique à R qu'il y a une donnée, mais manquante. R prend alors en compte ce NA et je crois que lors des tests ces NA prendront une valeur allant dans le sens de la distribution des variables de l'échantillon. Au final les tests sont possibles, bien que les résultats seront peut être différents que s'il y avait eu autant de variables à chaque fois. Êtes-vous d'accord ?

non

Bonjour,

Il me semble important que tu expliques ce que tu appelles des "variables".

R prend alors en compte ce NA et je crois que lors des tests ces NA prendront une valeur allant dans le sens de la distribution des variables de l'échantillon

je ne sais pas où tu as vu ça mais NA signifie une absence de valeur et aucun logiciel n'ira présupposer quoique ce soit sur l'origine de ce NA.

Par ailleurs les données de capture/marquage/recapture ne s'analysent pas n'importe comment. Il y a des techniques dédiées.


Nik

Bonjour,

D'accord, je n'ai vu ça nulle part, j'ai cru voir ça lors de travaux pratiques de statistiques sur R..
Donc finalement, je ne peux pas entreprendre d'analyses statistiques en comparant les différentes années ?

Pour estimer les effectifs je me suis servi des méthodes de Schumacher-Eshmeyer, ainsi que de Jolly-Seber. On m'a conseillé d'utiliser le logiciel MARK, je vais essayer de me familiariser avec..

Cordialement

Pour estimer quels effectifs ?

L'effectif d'une population chaque année

L'effectif tu le connais. Il suffit de compter les mesures prises chaque année. Donc de quel effectif tu parles, sur quelle population, et tu estimes quoi ?

J'estime le nombre d'individus à plusieurs moment de l'année (ce qui me donne une moyenne à l'année), sur une seule et même population. J'ai donc une estimation du nombre d'individus chaque année. Celui-ci est en baisse

Je viens de relire le post 1, j'y comprends plus rien. Je pense qu'on a un probleme de vocabulaire. C'est quoi que tu appelles une variable ?

J'ai du mal mexprimer effectivement.
Prenons une année, j'ai 10 estimations du nombre d'individus de la population qui me donne une moyenne. Pour moi ces 10 estimations représentent les variables de la population..

Donc tu as une seule variable (le nombre d'individus) estimée à des moments différents. Ca s'appelle une série temporelle, c'est ce mot clé qu'il te faut rechercher sur google.

C'est assez spécifique comme analyse, et j'y connais pas grand chose. Tout ce que je peux te dire, c'est qu'il faut très probablement que tu remettes en forme ton tableau pour comprendre le principe de ce que tu vas trouver sur le net. Tu ne dois avoir que 2 colonnes : la date du comptage et le nombre d'individus.

[ écrit avant de voir le message de C@ssoulet; j'exprime une idée différente, sous-tendue par une hypothèse de stabilité annuelle]
Ok.

Sauf erreur, ce sont 10 estimations de la même chose. Donc pas des "variables" différentes.
Ensuite, qu'appelles-tu ici "population" ?

Attention : les statistiques ont mis en place un vocabulaire précis (population, caractère, modalité, classe, ...) nécessaire pour faire un travail scientifique. Si ce vocabulaire est manipulé à tort, on fait du baratin, plus des stats.

Dans ton cas, si je comprends bien, tes données sont des comptages, à différentes périodes, apparemment transformés en estimations de la population globale. En supposant la population stable au cours de l'année, on peut obtenir une estimation plus fiable en faisant la moyenne.

Maintenant, tu sembles vouloir comparer d'une année sur l'autre. Comme rien ne permet d'assurer la Normalité, tu peux facilement comparer les séries d'estimations, qu'elles aient le même nombre de valeurs ou pas, avec un test non paramétrique comme Mann-Whitney. Tu verras bien si ça donne des résultats utilisables ou non.

Cordialement.

@ gg

Tu as bien compris le contexte, effectivement je m'exprime avec des termes qui peuvent prêter à confusion pour le monde des statistiques..
Ici ma population correspond au groupe d'individus que je recence.

Si j'avais utilisé les bons termes, ça aurait été plus simple ! Finalement je compare mes séries d'estimations qui n'ont pas le même nombre de valeurs.

J'ai donc lancé sur R le test de Wilcoxon, et effectivement j'ai une diminution significative de la population d'amphibiens que je surveille.

Pour finir j'ai une dernière question, quel test choisir entre Mann-Whitney et Wilcox ?

Si c'est le Wilcoxon non apparié, c'est des tests très peu différents. Bien évidemment, rien à voir avec le Wilcoxon apparié. Si on a un doute sur ce que fait le logiciel, on passe à Mann-Whitney.

D'accord, merci pour vos réponses