Anova répétée

[juliette fabre]

Bonjour,

Je dispose de données d'accroissement d'arbres pour plusieurs parcelles et plusieurs années.
Je souhaite tester l'effet temps ainsi que l'effet parcelle.
Les mesures ne sont pas indépendantes, car pour une même parcelle les données des différentes années sont corrélées.
Il me faut utiliser l'anova répétée.
Sous SAS je sais qu'il existe une option REPEATED pour traiter ce problème, mais je n'arrive pas à trouver de solution équivalente avec R.
Quelqu'un connait-il la solution?

Merci

[Tillard]

Bonjour
quelques elements de reponse

le statement REPEATED de SAS permet de preciser une structure de correlation des donnees intra groupe: il faut donc definir le facteur groupe et la structure de correlation (matrice de variance-covariance).
Les fonctions qui permettent de faire cela sous R sont dans la library"nlme"
"lme" et "gls" permettent de préciser une structure de correlation intra groupe avec ou sans effet aleatoire respectivement. Voir l'argument "correlation" pour ces 2 fonctions ainsi que la fonction corClasses qui permet de voir les differentes possibilités de structure de correlation permises.

Les auteurs de la library "nlme" ont ecrit un livre tres detaille qu'il faut lire absolument
Pinheiro et al., 2000, Mixed-effects models in S and S-PLUS, Springer (Ed.), New-York, 528p.

Voici egalement un exemple "vétérinaire" concernant la croissance pre-sevrage des agneaux dans la region sud du Senegal dont le design experimental devrait se rapprocher du votre.
Lancelot et al., 2000, Graphical approaches to support the analysis of linear-multilevel models of lamb pre-weaning growth in Kolda (Senegal), Preventive veterinary medecine, 46, 225-247.

Cordialement

[Renaud Lancelot]

Bonjour,

En complément de la réponse de Manu:

1. Le package lme4, très activement développé par Douglas Bates (un des auteurs du package nlme et du bouquin cité par Manu), devrait remplacer à terme le package nlme. Il est censé être plus flexible dans la spécification des effets aléatoires, plus rapide et plus précis dans ses résultats.

2. Le package SASmixed (D. Bates également) contient des jeux de données et des exemples d'analyses parallèles SAS / lmer (la fct équivalente à lme dans le package lme4).

3. Le package mlmRev (encore D. Bates) contient des exemples classiques d'analyses "multilevel" souvent reprises dans les logiciels comme MLwiN, HLM ou SAS.

4. Un excellent bouquin pour les données répétées est celui de Diggle, Liang et Zeger:

Diggle, P.J., Liang, K.-Y., Zeger, S.L., 1994. Analysis of longitudinal data. Oxford (UK), Clarendon Press, 253 p.

dont il y a d'ailleurs une édition plus récente (2002, je crois). Il présente une panoplie de méthodes plus large que celles dispo dans nlme / lme4, notamment les très classiques modèles GEE, disponibles dans plusieurs packages (e.g., yags et geepack). Ce livre contient des exemples d'analyses de croissance des arbres, et les jeux de données sont dispo dans nlme (e.g., Spruce).

Cordialement,

Renaud