test homogénéité des répétitions labo + anova

Bonjour,

Je suis débutante en statistiques. J'ai 4 groupes de sol (répartis selon les pratiques agricoles qui y sont appliquées). Je vais mesurer la quantité de carbone relâchée par le sol au cours du temps, et voir si les pratiques agricoles ont un impact sur cette masse de carbone. Dans chaque groupe, j'ai 10 parcelles d'études. Et pour chaque parcelle, j'ai 4 petits échantillons sur lesquels je mesure le carbone émis.

HYPOTHESE : Les 4 répét labos sont censées être homogènes, mais c'est utile pour tester la fiabilité de la manip labo.

Au total j'ai : 4 répét labo x 10 parcelles x 4 groupes = 160 mesures (+4 témoins sans sol)

Je compte faire une Anova à 1 facteur sur R en entrant 10 valeurs par groupe (les moyennes des 4 répét labos pour chaque parcelles). Mais avant cela, il faudrait que je teste mon hypothèse : comment ? vu qu'il n'y a que 4 donnée par parcelle... et aussi que je travaille sur plusieurs mesures dans le temps.... faut il tester l'homogénéité pour toutes les parcelles pour toutes les dates de mesures ? avec des écarts-types est-ce suffisant ? je suis perdue

-> je pense qu'il faut faire les Anova & tests homogénéité des répéts labo à UN temps donné non ? donc je peux sélectionner les valeurs à un moment où il y a un pic, ou un seuil atteint pour tous les groupes ?

merci d'avance...

Utilise un modèle mixte avec comme facteur aléatoire les répétitions.

ok merci. Donc je dois répéter ce test pour toutes les mesures ? De même pour l'anova ? Il n'existe pas de test stat qui incluerait une dimension supplémentaire temporelle ?

Et pour chaque parcelle, j'ai 4 petits échantillons sur lesquels je mesure le carbone émis

C'est le facteur aléatoire en supposant que les 4 échantillons sont mesurés en même temps et sont homogènes.
Le groupe de sol est un facteur fixe et le temps est un régresseur. Pour moi, d'après ce que ce comprend de ta demande, la formule est donc :

Code:

mesure ~ groupe de sol * temps | répétition

en supposant que tu utilise lmer.