test de Tukey??

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justine sulawa
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test de Tukey??

Messagepar justine sulawa » 13 Juin 2007, 15:19

Bonjour,

Tout d'abord, je vous présente mes données. J'ai une variable à expliquer qui s'appelle pb. Si pb=1 l'individu est mort de saturnisme, si pb=0 l'individu est mort d'autre chose.
Les variables explicatives sont: lieu (auquel l'oiseau est retrouvé mort), date (à laquelle l'oiseau est retrouvé mort), age (auquel l'oiseau est retrouvé mort) et sex (de l'individu retrouvé mort).
Je veux savoir pour chaque variable explicative si la proportion d'oiseaux morts de saturnisme diffère entre les différentes modalités. J'ai donc fait des GLM pour chaque variable explicative. Exemple pour la variable lieu:
> glm1=glm(pb~lieu,family=binomial)
> summary(glm1)

Call:
glm(formula = pb ~ lieu, family = binomial)

Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.1774 -0.8257 -0.8098 1.4093 2.3804

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.557e+01 8.403e+02 -0.019 0.985
lieuBRA 1.462e+01 8.403e+02 0.017 0.986
lieuMV 1.467e+01 8.403e+02 0.017 0.986
lieuNS 1.516e+01 8.403e+02 0.018 0.986
lieuS 1.557e+01 8.403e+02 0.019 0.985
lieuSA 2.898e-09 1.681e+03 1.72e-12 1.000
lieuSH 1.279e+01 8.403e+02 0.015 0.988

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 311.33 on 263 degrees of freedom
Residual deviance: 300.72 on 257 degrees of freedom
(66 observations deleted due to missingness)
AIC: 314.72

Number of Fisher Scoring iterations: 14

Si j'ai bien compris, chacune des modalité est comparée à la 1ere modalité dans l'ordre alphabétique (lieuB). J'aimerai comparer toutes les modalités 2 à 2. J'ai donc fait l'ANOVA suivante:
> glm1=glm(pb~lieu,family=binomial)
> anova(glm1,test="Chisq")
Analysis of Deviance Table

Model: binomial, link: logit

Response: pb

Terms added sequentially (first to last)


Df Deviance Resid. Df Resid. Dev P(>|Chi|)
NULL 263 311.326
lieu 6 10.601 257 300.725 0.102

Le résultats indique qu'il n'y a pas de différence significative entre la proportion d'individus morts de saturnisme dans les différents lieux. C'est bien ca??

Pour la variable explicative age, j'obtiens P(>|Chi|)=0,024. Cela signifie qu'il existe une différence significative de la proportion d'individus morts de saturnisme entre les différentes classes d'âge (si j'ai bien compris). J'aimerai savoir s'il existe un test me permettant de regrouper les classes d'âge dont la fréquence d'individus morts de saturnisme est proche. Je voulais faire le test de Tukey suivant:
> glm1=glm(pb~age,family=binomial)
> ano1=aov(glm1)
> TukeyHSD(ano1)
Tukey multiple comparisons of means
95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = glm1)

$age
diff lwr upr p adj
immat-ad 0.090259740 -0.10858224 0.28910172 0.7230761
juv-ad 0.109307359 -0.07597491 0.29458963 0.4847787
pull-ad -0.462121212 -0.89868508 -0.02555734 0.0320595
subad-ad -0.005980861 -0.26260384 0.25064212 0.9999962
juv-immat 0.019047619 -0.22031567 0.25841090 0.9994879
pull-immat -0.552380952 -1.01449920 -0.09026270 0.0102229
subad-immat -0.096240602 -0.39426848 0.20178728 0.9011577
pull-juv -0.571428571 -1.02787644 -0.11498070 0.0061166
subad-juv -0.115288221 -0.40444562 0.17386918 0.8083397
subad-pull 0.456140351 -0.03362541 0.94590611 0.0812321

Mon problème est que d'après ce que j'ai compris, la fonction aov ne s'applique qu'à un modèle linéaire est non un GLM .Mais si je fais la même chose en tapant la commande ano1=anova(glm1) je ne peux pas faire de test de Tukey par la suite. J'obtiens un message d'erreur. Pourquoi??
De plus, le test ne regroupe pas les différentes classes d'âge en catégories de frèquence d'individus morts de saturnisme semblable.
Quel test puis-je faire pour obtenir ce que je veux (regrouper les modalités)??

J'espère que j'ai été claire!
Merci par avance de votre aide,

Justine

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