help, problème anova plan de recherche mixte

Bonjour,

Je suis nouveau et je vous remercie d'avance pour votre aide.

c'est à propos d'une recherche en psychologie cognitive.
J'ai trois facteurs indépendants : le groupe (cycle3 ou cycle4) qui est ce qu'on appelle en psychologie un facteur inter-sujet, l'opérateur (addition ou multiplication) facteur intra-sujet et l'amorçage (présence ou absence) qui est aussi un facteur intra-sujet.
Le facteur dépendant étant le temps de réponse en millisecondes.

le but étant de démontrer qu'il y a un effet de l'amorçage chez l'enfant de cycle 4 pour l'addition et non pour la multiplication et aucun effet d'amorçage pour l'addition et la multiplication pour les enfants de cycle 3.

Après plusieurs jours dessus je suis perdu. J'ai donc plusieurs questions :

1) Dois je faire une anova ou bien une manova avec plusieurs variables dépendantes : addition/ amorçage, addition/ non amorçage, multiplication/ amorçage, multiplication/ non amorçage ?

2) Dois je faire l'anova sur les données ou sur les moyennes de chaque enfants ?

3) Est ce que le nombre de données doit être similaire dans chaque conditions ?

4) Dois je tester la normalité des données ?

4) Ma formule qui est la suivante est elle la bonne : aov(temps~groupe*opérateur*amorçage) ?

5) Lorsque je fait aov(temps~groupe:opérateur:amorçage) qu'est ce que je cherche ?


J'ai un jeu de données assez importants (2610 lignes) et 33 enfants en cycle 3 et 30 enfants en cycle 4.

Merci d'avance.
Je sais que ça fait plusieurs questions mais après plusieurs jours de recherche je n'arrive pas à m'en sortir seul.

artighel a écrit:1) Dois je faire une anova ou bien une manova avec plusieurs variables dépendantes : addition/ amorçage, addition/ non amorçage, multiplication/ amorçage, multiplication/ non amorçage ?

Une ANOVA est si vous n'avez qu'une variable dépendante. Une MANOVA est si vous en avez plusieurs. Vous n'en avez qu'une, c'est donc une ANOVA qui convient. Les variables addition/mutiplication, amorçage/non amorçage, et cycles, sont des variables indépendantes.

artighel a écrit:2) Dois je faire l'anova sur les données ou sur les moyennes de chaque enfants ?

C'est vous qui décidez. Mais si vous faite des moyennes par enfant, vous perdez alors toute la variation intra-enfant, donc toute différence entre amorçage/non amorçage, et addition/multiplication (si j'ai bien compris votre protocole).

artighel a écrit:3) Est ce que le nombre de données doit être similaire dans chaque conditions ?

Non, pas forcément, mais il ne faut tout de même pas allez dans un dispositif trop déséquilibré.

artighel a écrit:4) Dois je tester la normalité des données ?

En théorie, oui. En pratique c'est souvent impossible, car il faut tester ceci dans chaque sous-condition des variables indépendantes. C'est donc à vous de voir si le temps que vous mesuré pourrait avoir une distribution normale (symétrique autour de la moyenne) dans chaque cas.

artighel a écrit:4) Ma formule qui est la suivante est elle la bonne : aov(temps~groupe*opérateur*amorçage) ?

Non, et là les choses se compliquent sensiblement. Le problème est que ce sont les mêmes enfants qui sont mesurés sur les deux opérateurs et les deux conditions d'amorçage. C'est bien ça que veut dire "intra-enfant". Hors, dans une ANOVA il faut que les données soient indépendantes entre les mesures, ce qui n'est plus le cas. Vous êtes dans le cas dit d'ANOVA sur données répétées (repeated measure ANOVA) et ca peut être traité statistiquement, et sous R évidement. Ca complique sensiblement l'analyse, et je vous conseille de chercher dans cette direction. Il y a pas mal d'exemples sur le web..

artighel a écrit:5) Lorsque je fait aov(temps~groupe:opérateur:amorçage) qu'est ce que je cherche ?

Si les données étaient indépendantes (ce qui ne pas le cas, voire ma remarque ci-dessus), cette formule vous permettrait de mesurer l'effet de l'interaction entre les 3 facteurs à droite du signe tilde (~). En pratique, il n'est facile de comprendre la signification d'interactions entre plus de 2 facteurs. Je vous invite donc à vous limiter à deux facteurs. Attention cependant, dans cette formule, l'effet de chaque facteur séparément n'est pas pris en compte.

HTH, Eric.

Merci beaucoup pour les réponses ainsi que pour votre réactivité.

Je vais explorer cela.

Cordialement.