Script Anova

Bonjour,
Je souhaite réaliser une ANOVA ou un test de Kruskal-Wallis (mon fichier de résultats bruts sous forme .txt est en pièce jointe)

Pour savoir, si je peux faire une anova, j'ai fait le test de Bartlett, avec ces scripts :
bartlett.test(residu~bloc, exanov)
bartlett.test(residu~traitement, exanov)
J'ai respectivement des p value = 0.72 et 0.82

Puis, j'ai fait le test de Shapiro, avec ces scripts :
shapiro.test(residulas(res_lm))
p value = 0.295

Dans les 2 cas, j'ai des p value > 0.05, je peux donc faire une ANOVA ? Mon échantillon suit bien une loi normale ?

Ensuite, j'ai testé une ANOVA avec : anova(res_lm)

J'obtiens ces résultats :

Analysis of Variance Table

Response: Population

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Bloc 1 11.681 11.6806 4.6464 0.04574 *
Traitement 8 196.685 24.5856 9.7799 4.945e-05 ***
Residuals 17 42.736 2.5139
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

J'ai du mal à comprendre et à analyser ce que ça signifie ?
Je bloque et je ne me souviens plus comment faire et quels scripts faire pour montrer si les traitements sont significativement différents entre eux et pour les classer dans des groupes ?

Merci par avance

Bonne soirée

Ben80 a écrit:bartlett.test(residu~bloc, exanov)
bartlett.test(residu~traitement, exanov)
J'ai respectivement des p value = 0.72 et 0.82

Puis, j'ai fait le test de Shapiro, avec ces scripts :
shapiro.test(residulas(res_lm))
p value = 0.295

Dans les 2 cas, j'ai des p value > 0.05, je peux donc faire une ANOVA ? Mon échantillon suit bien une loi normale ?

Apparement oui, et de même variance, même si vous n'expliquez par ce qu'est "res_lm".

Ben80 a écrit:Response: Population

          Df  Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
Bloc        1  11.681 11.6806  4.6464   0.04574 *  
Traitement  8 196.685 24.5856  9.7799 4.945e-05 ***
Residuals  17  42.736  2.5139                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

J'ai du mal à comprendre et à analyser ce que ça signifie ?
Je bloque et je ne me souviens plus comment faire et quels scripts faire pour montrer si les traitements sont significativement différents entre eux et pour les classer dans des groupes ?

Les traitements diffèrent entre eux. Votre table le dit. Rien à rajouter. En revanche, si vous voulez faire des groupes, etc., il faut faire des comparaisons multiples, et il y a sous R des packages qui font ceci, e.g., multcomp ou lsmeans.

HTH, Eric.