messages erreurs R

Bonjour,

Pourriez vous m'indiquer la signification de ces différents messages d'erreurs/warning de R:

Après un test de Levene (qui ets bien réalisé), R m'inique ceci:
"Warning message:
In leveneTest.default(y = y, group = group, ...) : group coerced to factor."

En faisant une ANOVA, R m'indique cela: « les tests F d'ANOVA sur un ajustement pratiquement parfait ne sont pas fiables »; qu’est-ce qu’un « ajustement presque parfait »?

Merci d'avance pour vos réponses.

Bonjour,

Le premier message, vient probablement du fait que dans ta base de donnees, ta variable group n'est pas definie comme etant un facteur (ce qui devrait etre le cas). R te previent qu'il a "reformate" la variable, donc verifie bien que cela a ete fait correctement.

Pour le deuxieme message d'erreur, peux-tu donner plus d'infos sur tes donnees?

Ayana

Merci beaucoup encore une fois!

Ok pour le 1er message.

Pour le second message, c'est une Anova que j'ai fait "pour voir" (car je n'y connais rien mais je fais des essais pour voir ce que ça donne, ce qui sort, ce que me dit R...) mais qui dans l'absolu ne devrait pas être réalisée (pas de normalité des distributions ni des résidus)... Il s'agit d'un taux de bonnes réponses (donc déjà à partir de là, apparement, je ne suis pas censée faire une anova car ce sont des pourcentages), et il est très bon pour l'ensemble des sujets (entre 97 et 100% environ). Donc j'ai pensé que "l'ajustement presque parfait" était lié à cela...?

Oui, effectivement, ton probleme vient surement de la. En tout cas, pour ce type de donnees, ce n'est ni une anova, ni un Wilcoxon qu'il faut faire mais un test pour donnees binaitres (de type chi2)

Ayana

D'accord, merci encore pour ta réponse.
Ok pour le chi2.
Mais j'ai 2 variables inter-sujets et 3 variables intra-sujets. Du coup je fais plusieurs chi2?

Bonjour,

Je ne pense pas que ton message d'erreur soit lié au fait que la réponse soit un taux. Ce message peut notamment apparaître quand chaque niveau du facteur correspond à une situation quasi unique et où la variance intra-groupe ne peut être évaluée correctement. De fait, ton facteur décrit à lui seul parfaitement les données et donc tu as des R² artificiellement très élevés.
Il faudrait que tu nous montre ton modèle et la sortie.

Pour traiter ces données, une régression logistique (GLM) peut sans doute être appliquée (le pb du trop faible nombre de réplicat par condition expérimentale reste tjs vrai). Tu n'auras pas à faire des chi² multiples qui par ailleurs seront peu informatifs.

Nik

Bonjour,

Merci beaucoup pour ta réponse.

En effet, il faudrait que fasse un modèle linéaire général mais je ne sais pas encore faire cela... Je compte bien apprendre... mais là je suis un peu dans l'urgence car je dois rendre mon mémoire lundi... mais je me repencherai sur les stats ensuite