Bonjour à toutes et à tous,
Je poste cet appel à l'aide après avoir cherché partout une réponse (y compris dans mon petit cerveau!).
Je vous expose ma situation expérimentale :
9 patients ont réalisé 84 sprints de marche de 30s chacun répartis sur 4 semaines. J'ai récupéré les logs des vitesses instantanées de ces 84 sprints.
Durant les 15 premières secondes ils avaient des feedbacks délivrés via un casque de réalité augmentée. Ces feedbacks sont de plusieurs sortes et surtout ils sont personnalisés en fonction de plusieurs mécaniques liées à la vitesse de marche du patient (en fonction de son respect ou non de sa vitesse cible). Tous les patients n'ont donc pas reçu le même nombre de feedbacks pendant ces 15 premières secondes, et un même patient n'a pas non plus eu les mêmes feedbacks pendant ses 84 sprints.
Durant les 15 dernières secondes 'de chaque sprint, il n'y a plus de feedbacks délivrés.
Je veux savoir si les feedbacks délivrés pendant les 15 premières secondes ont un impact positif sur la vitesse de marche.
J'ai classé la réussite/échec du feedback en fonction de plusieurs mécaniques particulières.
Pour simplifier, je ne vais en présenter qu'une ici :
ENTRE t=0 et t=15s == SITUATION DE TEST AVEC LES FEEDBACKS ACTIFS
- le patient marche au dessus de sa vitesse cible puis sa vitesse chute en dessous de sa vitesse cible
- il reçoit un feedback
- je regarde si la vitesse repasse au dessus de vitesse cible dans les 1.5s qui suivent la délivrance du feedback
- si c'est le cas je classe en REUSSITE sinon en ECHEC
ENTRE t=15s et t=30s == SITUATION DE TEST AVEC LES FEEDBACKS INACTIFS
- le patient marche au dessus de sa vitesse cible puis sa vitesse chute en dessous de sa vitesse cible
- il NE reçoit AUCUN feedback
- je regarde si la vitesse repasse au dessus de vitesse cible dans les 1.5s qui suivent cet évènement
- si c'est le cas je classe en REUSSITE sinon en ECHEC
Vous l'aurez compris chaque patient est son propre contrôle. Les 15 dernières secondes servent de contrôle, puisque REUSSITE et ECHEC sont en fait relatives au fait qu'il aurait du avoir un feedback à ce moment-là mais il ne l'a pas eu.
Je fais cette catégorisation pour chaque sprint de chaque patient.
Mon idée première était de faire un CHI2 mais mes variables ne sont pas indépendantes... J'ai exploré la piste d'un test de Mc Nemar, Fisher, Q de Cohran mais aucun ne me semble approprié...
Auriez-vous par hasard une piste que je pourrais explorer ?
Merci d'avance,
ALG