Bonjour à tous!
J'ai une question concernant le test de Friedman qui me donne du fil à retordre...
Je vous explique le contexte: j'ai réalisé un suivi de coléoptères carabiques sur 6 dates différentes cette année, dans des couverts différents et avec à chaque fois trois relevés:
Releve Culture Date Distance_bois Abondance
AF1 Colza 24/05/2017 50 1,066666667
AF2 Colza 24/05/2017 90 1,1
AF3 Colza 24/05/2017 130 1
C1 BleConv 24/05/2017 50 0,6
C2 BleConv 24/05/2017 90 1,766666667
C3 BleConv 24/05/2017 130 2,766666667
P1S2 Ble 24/05/2017 50 0,733333333
P1S4 Ble 24/05/2017 90 0,533333333
P1S6 Ble 24/05/2017 130 0,733333333
P3S2 Luzerne 24/05/2017 50 0,466666667
P3S4 Luzerne 24/05/2017 90 0,866666667
P3S6 Luzerne 24/05/2017 130 0,8
P5S2 Feverole 24/05/2017 50 0,6
P5S4 Feverole 24/05/2017 90 0,433333333
P5S6 Feverole 24/05/2017 130 0,766666667
TF1 Tforestier 24/05/2017 50 0,033333333
TF2 Tforestier 24/05/2017 90 0,2
TF3 Tforestier 24/05/2017 130 0,2
B1 Bois 24/05/2017 50 0,1
B2 Bois 24/05/2017 90 0,633333333
B3 Bois 24/05/2017 130 0,6
Du coup cela est répété au total 6 fois (6 dates de relevés) avec toujours les même relevés car nous prélevons toujours à cet endroit via des pièges qui restent, j'ai donc 6 réplicats de AF1, 6 réplicats de AF2 etc
Je n'ai pas la normalité sur mes données. Je veux donc réaliser friedman du coup je dois faire l’appariement par la date car par le numéro de relevé ca ne marche pas :
friedman.test(Abondance~Culture| Date, data=BDDM)
pairwise.wilcox.test(BDDM$Abondance, BDDM$Culture, p.adj="bonferroni", exact=F))
Du coup je ne peux pas faire cela, que ce soit en appariant par la date ou le relevé, car du coup ce n'est pas un block parfait sans répétitions.
Du coup par la suite, comme je n'ai pas le droit de faire la moyenne de mes trois points de relevés par culture car il y a un effet distance, je réalise des BDD par distance au bois ce qui me donne trois BDD différentes:
Ex:
Releve Culture Date Distance_bois Abondance
AF1 Colza 24/05/2017 50 1,066666667
C1 BleConv 24/05/2017 50 0,6
P1S2 Ble 24/05/2017 50 0,733333333
P3S2 Luzerne 24/05/2017 50 0,466666667
P5S2 Feverole 24/05/2017 50 0,6
TF1 Tforestier 24/05/2017 50 0,033333333
B1 Bois 24/05/2017 50 0,1
et idem ça répété pour 6 dates au total.
Du coup je fais le test de Friedman:
friedman.test(Abondance~Culture | Date, data=D50) --> Il me sort une p-value = 7.853e-05
Je fais ensuite le post hoc :
pairwise.wilcox.test(D50$Abondance,D50$Culture, exact=F)
data: D50$Abondance and D50$Culture
Colza BleConv Ble Luzerne Feverole Tforestier
BleConv 0.37 - - - - -
Ble 1.00 1.00 - - - -
Luzerne 0.10 1.00 0.22 - - -
Feverole 0.58 1.00 1.00 0.25 - -
Tforestier 0.10 0.25 0.10 1.00 0.12 -
Bois 0.10 0.25 0.10 1.00 0.10 1.00
En gros il me dit que je n’ai pas de différences. Du coup je ne comprends pas pourquoi ça me fait ça, sachant que j’ai le même problème à chaque fois avec le post hoc, pour n’importe quel modalité que j’étudie. Est-ce c’est à cause de mes données ? Ou alors c’est à cause du lien que je fais dans le test de Friedman par la date ? Je ne sais plus trop comment faire pour analyser mes données du fait de cela...