Modèle mixte (logistique) à 3 facteurs

[Emilien Luquet]

Bonjour,

Grâce au forum, j'ai appris beaucoup de choses sur les modèles mixtes dans R (et oui ! encore un sujet sur ces modèles !). Il me reste néanmoins quelques questions.
Voici une partie de mon plan expérimental :
- 2 taxons
- 2 populations par taxon
- 3 blocs par population
- 20 individus par bloc

Le facteur bloc est hiérarchisé dans le facteur population lui même compris dans taxon.
Le but de cette manip est de comparer des variables de performances (taille et poids par exemple) et de survie entre les taxons.

Pour les variables de performance, voici le modèle mixte que j'utilise :

Code : Tout sélectionner

library(nlme)
lme1=lme(y~taxon/pop,random=~1|bloc)

Je considère l'effet pop comme fixe, car un échantillon de 2 populations me semble un peu limite pour pouvoir inférer à l'ensemble des populations. Est ce justifié ?

Ensuite, j'aimerais compliquer le modèle en introduisant une covariable continue. En effet, poids et taille étant très corrélés.
Voici mon modèle avec le poids (y) et la taille(x) :

Code : Tout sélectionner

lme2=lme(y~x+taxon/pop,random=~x|bloc)

J'ai ensuite simplifié mon modèle en fonction de la significativité des facteurs pour arriver à :

Code : Tout sélectionner

lme3=lme(y~x+taxon,random=~1|bloc)

Est ce que ma démarche vous parait correcte ? j'ai quelques doutes au niveau de l'analyse de covariance.

Mon cas se complique un peu quand je veux analyser la survie.
J'ai donc tenter un modèle mixte logistique, mais je ne suis vraiment pas sûr de moi.
Voici la commande :

Code : Tout sélectionner

library(lme4)
lmer(cbind(vivant,mort)~taxon/pop+(1|bloc),family=binomial)

Qu'en pensez vous ?

J'ai encore beaucoup de question, mais je ne veux pas vous innonder !
Merci beaucoup

Emilien

[Nicolas Péru]

Salut,

Je ne préfère pas avancer de réponse quant aux choix des modèles et à leur script sous R car je ne suis pas assez calé dans le domaine. Mais pour ceci :

Je considère l'effet pop comme fixe, car un échantillon de 2 populations me semble un peu limite pour pouvoir inférer à l'ensemble des populations. Est ce justifié ?

Ce n'est pas faux mais c'est un peu bizarre de vouloir distinguer les deux populations et puis finalement de fixer l'effet population. Je crois que tu te dois te regarder si les populations sont réellement identiques sur les variables que tu observes. Après, si elles sont différentes alors il est toujours difficile statistiquement parlant de négliger l'effet population. Par contre ta justification ne tiens pas trop la route car en sommes tu critiques ton propre plan d'échantillonnage. On pourrait te rétorquer : " Pourquoi avoir échantillonné plusieurs populations dans ce cas ?".

D'un point de vue bio, bien sûr on peut toujours justifier...c'set ça ce qui a de bien en écologie :D. Mais bon pour moi tu négliges de fait une échelle assez importante. Mais bon justement à toi de voir à quelle échelle tu te places. Peut être peux tu considérer que la variabilité inter-population est négligeable par rapport à l'intra et que de fait les différences entre populations ne seront rien à coté des différences entre individus. Mais bon là on ne peut pas trop répondre à ta place...cela se base sur des connaissances à priori.

bon courage

[Emilien Luquet]

En fait, l'effet pop ne m'intéresse pas car ce que je veux comparer ce sont les taxons de mon système. Mais pour éviter que l'on me rétorque que l'effet observé est peut être confondu avec un effet pop, nous avons échantilloné plusieurs pop. D'après mes premières analyses, il n'y a pas d'effet pop, ce qui m'arrange bien et me permet de le virer !

[Emilien Luquet]

J'aimerais avoir d'autre avis sur mon analyse.
Et notamment sur le fait de fixer ou non le facteur population ?
Merci de votre aide.