Bonjour,
J'essaie de faire des analyses de variance avec un modèle à effets mixtes.
Le design est relativement simple, nous avons croisé des poissons (12 mâles et 4 femelles, toutes les combinaisons possibles) et élevé des œufs dans trois différents traitements (stress petit, moyen et élevé). Nos variables réponses sont: la survie de chaque œuf (variable binaire) ainsi que la date d'éclosion (variable normale).
Nous aimerions mesurer l'effet mâle (effet génétique) et l'effet femelle (effet génétique + investissement maternel) et regarder l'effet du traitement sur ces effets.
Premièrement: est-ce que la proportion de variance expliquée par l'effet mâle est différente selon les traitements (autrement dit est-ce l'effet génétique paternel est plus important si le stress est élevé).
Deuxièmement: est-ce que ce sont les mêmes mâles qui ont un effet positif (respectivement négatif) dans tous les traitements (on aimerait savoir si certains mâles ont un meilleur succès que les autres et si ces mâles sont les mêmes dans chaque traitement).
Problème: la variance des réponses est très différente selon les traitements de plus le nombre d'oeufs utilisés par combinaison parentale varie de 10 (traitement low stress) à 4 (traitement high stress).
Ma toute première question est la suivante:
- Est-ce que cela fait sens d'effectuer l'analyse en une seule fois ?
lmer(survie ~ traitement + (traitement | male) + (traitement | femelle), family=binomial)
- Ou faut-il analyser chaque traitement séparément ?
stress1 <- lmer(survie ~ 1 + (1 | male) + (1 | femelle), subset(data, stress=="low", family=binomial)
stress2 <- ...
La seconde question est: comment choisir (au niveau conceptuel) la matrice variance-covariance des effets aléatoires et comment le faire au niveau pratique.
Calcul d'une valeur moyenne pour chaque parent dans chaque stress différent:
lmer(survie ~ traitement + (traitement | male) + (traitement | femelle), family=binomial)
Calcul d'une valeur moyenne, puis d'une valeur pour chaque niveau de stress:
lmer(survie ~ traitement + (1 | male) + (traitement -1| male) + (1 | femelle) + (traitement-1 | femelle), family=binomial)
Calcul d'une valeur pour chaque parent dans chaque niveau de stress (idem que 1) mais avec des valeurs indépendantes les unes des autres:
???
Merci d'avance pour vos réponses !