glm ou student ?

Bonjour à tous,

J'ai déja posté un précédent message resté sans réponse. Je n'ai peut etre pas été assez précise dans mes explications c'est pourquoi je le reposte en essayant d'ajouter quelques points :
Je suis un peu perdue pour le choix des analyses à réaliser sur mes données. J'ai mené des expérimentations en milieu non contrôlé ce qui me complique la tache.

Sur deux parcelles agricoles j'ai évalué la quantité de fruit produit par arbre, le poids des fruits ainsi que la quantité récolté par arbre (en kg). Ceci pour 8 arbres.
Je souhaite savoir si l'installation de ruches sur les parcelles a eu un effet sur la production fruitière.
En 2017 nous avons installé les ruches sur la parcelle 1 et pas sur la 2
En 2018 aucune ruche n'a été installé, ni sur la parcelle 1, ni sur la parcelle 2
En 2019 les ruches ont été installées sur la parcelle 1 tandis que la parcelle 2 n'a pas pu être suivie car elle n'a pas fleuri.

Est il possible de distinguer un éventuel effet des ruches des autres paramètres (date de floraison variable entre année, conditions climatiques également etc)? Pour cela dois je utiliser un glm ?
J'ai testé des tests de student mais cela n'intègre pas les variations inter annuelles et inter parcellaires ?
Je peux appliquer ensuite les tests mais ma première difficulté réside toujours dans le choix des analyses, je ne suis jamais sure d'avoir choisi la bonne...

Je vous remercie

Il est difficile de vous répondre.

Vous être dans un schéma d'ANOVA (glm, comme vous dites), c'est sûr, mais votre dispositif est compliqué dans le sens ou vous avez, en plus de l'effet ruche recherché, un effet arbre, un effet parcelle, un effet année, et toutes les interactions qui vont avec, et il n'est pas certain que vous arriviez à vraiment identifier l'effet ruche qui vous intéresse.

Je précise que le shéma d'ANOVA suppose que toutes les observations sont indépendantes, hors ce n'est pas le cas ici, car ce sont les mêmes arbres, les mêmes parcelles, etc. Vous êtes obligée de prendre en compte cette non-indépendance dans l'analyse de vos données.

Où diable avez-vous été cherché un dispositif expérimental aussi tordu ?

Fisher le disait déjà il y a plus d'un siècle à présent : Il faut absolument penser à l'analyse statistique (ou discuter sérieusement avec un statisticien) au moment de la conception du protocole. Par une fois que les données sont récoltées..

Désolé, je ne sais comment vous aider d'avantage que cela.

Eric.