Test de Friedman et son post hoc

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Camille LAGIER
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Test de Friedman et son post hoc

Messagepar Camille LAGIER » 26 Juil 2017, 15:03

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...

Stéphane Adamowicz
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Re: Test de Friedman et son post hoc

Messagepar Stéphane Adamowicz » 27 Juil 2017, 09:28

Bonjour,

je ne vais pas donner une réponse toute cuite pour votre problème, que je ne suis pas sûr de comprendre très bien. Mais, considérant que vous avez un dispositif équilibré, deux variables catégorielles (culture et date) et une covariable (distance_bois), je crois que vous ne devriez pas rejeter les tests paramétriques aussi vite.

J'ai fait l'histogramme sur le petit extrait de données que vous nous avez dévoilé, et il ne serait pas étonnant que vous ayez affaire à une distribution de Poisson. À votre place j'essayerais de faire une analyse de variance sur la racine carrée de l'abondance, suivie d'une étude des résidus pour se rassurer sur leur distribution, ou je reviendrais aux données initiales de comptage (j'imagine que votre variable abondance est le résultat d'un comptage divisé par une surface) et je ferais une glm avec family= "poisson" ...

cordialement

Stéphane
Stéphane Adamowicz
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Camille LAGIER
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Re: Test de Friedman et son post hoc

Messagepar Camille LAGIER » 27 Juil 2017, 12:09

Bonjour,
Merci pour votre réponse.
Concernant le GLM, ayant des variables explicatives qualitatives, je ne peux l'utiliser car il me semble qu'il faut des variables quanti uniquement?
Ensuite, vous suggérez que, une fois que j'ai coupé ma BDD par distance, je réalise une ANOVA sur la racine carrée de l'abondance du coup? J'ai testé la Normalité sur ma BDD initiale mais je ne l'ai pas tester après pour chaque partie de BDD que j'ai crée pour mes analyses.

Stéphane Adamowicz
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Re: Test de Friedman et son post hoc

Messagepar Stéphane Adamowicz » 01 Aoû 2017, 07:35

Bonjour,

nous sommes entrés dans une discussion de pure statistique, qui n'est pas l'objet de ce forum. Aussi, je vous conseille de vous tourner vers un forum de statistique pour exposer votre problème.

Cordialement,

Stéphane
Stéphane Adamowicz

INRA, UR 1115 Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH)

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Camille LAGIER
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Re: Test de Friedman et son post hoc

Messagepar Camille LAGIER » 24 Aoû 2017, 07:09

Désolé je comprend très bien.
J'ai une autre question cependant: j'ai essayé de modifier mon script en passant de
pairwise.wilcox.test(D150$Abondance,D150$Culture, exact=F) à
--> pairwise.wilcox.test(D50$Abondance,D50$Culture, paired=TRUE) et il me sort le message d'erreur suivant :

5: In wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...) :
impossible de calculer une p-value exacte avec des zéros

Lorsque je fais le post hoc de différentes façon je n'ai pas ce message d'erreur, quelqu'un peut il m'expliquer?

Merci d'avance :)

Eric Wajnberg
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Re: Test de Friedman et son post hoc

Messagepar Eric Wajnberg » 25 Aoû 2017, 08:46

Camille LAGIER a écrit :Concernant le GLM, ayant des variables explicatives qualitatives, je ne peux l'utiliser car il me semble qu'il faut des variables quanti uniquement?

Je suis d'accord avec Stephane. On est hors-sujet ici. Cependant, un GLM peut être fait avec des variables explicatives qualitatives aussi, évidement. C'est la base de l'ANOVA (qui n'est qu'un GLM particulier).

HTH, Eric.


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