Qu'est-ce qu'une ANCOVA et comment la faire?

Bonjour!

J'ai beau chercher un peu partout sur le net et sur ce forum, je trouve des choses mais mes compétences en stats sont loin d'être bonnes. Du coup je ne comprends rien à ce que je lis! J'ai un jeu de données qui ressemble à ça :

 taille                   poids                    tour de tête                  age                 sexe
 99.5                     112                        12.05                        AD                   F
  30                       14                          4.65                         BB                   M
 64.5                      53                         9.46                        JUV                   M
 28.5                       8                          3.81                        BB                    F
...

Mon but est de voir si il y a un dimorphisme sexuel au niveau de ces trois variables en fonction des ages (il y a un dimorphisme si on prend chaque variable indépendamment car les F sont plus petites que les M, mais je veux justement verifier si les proportions sont égales ou différentes).
Je pense qu'il faut faire une ANCOVA mais je n'ai aucune idées de comment m'y prendre. Sur R, je sais faire des comparaisons de moyennes mais ça ne va pas plus loin, et R commander ne connait pas de tests "ANCOVA".

Je suis livré à moi même sans aucune piste valable, je m'en remet donc à votre expertise!
Si quelqu'un est capable de m'expliquer simplement comment faire et qu'est ce que je dois en comprendre... Ce serait top!

Merci d'avance!

R n'a pas de commande explicite pour une Ancova parce que l'Ancova entre dans la catégorie de modèles linéaires. Dans ces conditions, on utilise l'une des procédures, selon les cas lm, glm, ... Dans ton cas, tu as 3 variables que tu veux tester conjointement, tu dois donc utiliser une Mancova mais tes données ne sont pas définies sur les mêmes échelles. Commence par les normaliser par la fonction scale et essaye dans un premier temps d'analyser ces nouvelles variables par :

Code:

lm( cbind( taille.norml, poids.normal, rou_de_tete.normal) ~ age * sexe, data=tableau_de_donnees)

Ce n'est certes pas la méthode que je préfères mais c'est la plus simple et elle donne généralement des résultats pas trop débiles même si l'approche est critiquable.

Tiens, ça me donne quelque chose (enfin!)
Merci beaucoup

Pour tester les effets, tu as intérêt à utiliser la fonction Anova (avec un A majuscule) du package car plutôt que anova (avec un A minuscule) et si tu veux aller plus loin, tu peux faire des tests post-hoc avec la fonction lsmeans du package de même nom. Il faut cependant être prudent dans l'interprétation des résultats surtout si tes groupes sont déséquilibrés ou si tu as peu de valeurs. Prends alors par précaution un niveau de test plus petit que le classique 5%, par exemple 1%.