Je cherche à faire un test de Friedman et j'ai un problème avec les test post-hoc. Je vous explique le contexte: j'ai une répartition de durée entre différentes activités et je voudrais tester grâce à un Friedman si cette répartition entre les activités varient en fonction de la période de la journée. J'ai donc appliquer le test sur cette matrix.
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> sum.cat.duration
early morning middle morning late morning afternoon
Elim 195 301 796 328
Explo 1150 1561 954 955
Feed 16829 19928 26235 26600
Groom 1841 2634 4764 1973
Loco 6683 8265 8656 6885
Mater 50 2 512 156
Play 2407 6074 3465 2102
Rest 1001 829 1030 528
Stereot 37 42 164 49
Voc 145 383 85 46
Et le test est significatif:
Code : Tout sélectionner
> friedman.test(sum.cat.duration)
Friedman rank sum test
data: sum.cat.duration
Friedman chi-squared = 8.7818, df = 3, p-value = 0.03234
J'aimerais donc faire des tests post-hoc deux à deux pour voir où sont les différences mais les seuls test post-hoc pour Friedman que j'ai trouvé sont des tests de Wilcoxon qui ne peuvent pas s'appliquer à une matrix...
J'ai donc essayé d'appliquer mon test de Friedman à la data.frame d'origine dont voici un petit extrait
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Day_period Behaviour_category Behaviour_duration_(s)
middle_morning Loco 124
middle_morning Groom 3
middle_morning Explo 12
middle_morning Loco 79
middle_morning Loco 174
mais j'ai un code d'erreur
Code : Tout sélectionner
> friedman.test(Behaviour_duration_.s.~Behaviour_category | Day_period, data=Dataset)
Error in friedman.test.default(c(124L, 3L, 12L, 79L, 174L, 2L, 2L, 2L, :
ce n'est pas un plan en bloc complet sans répétitions
Donc j'aimerais savoir s'il existe des tests post-hoc de friedman qui peuvent s'appliquer à une matrix ? Ou sinon comment je peux gérer l'erreur lorsque j'applique Friedman à ma data.frame ?
Merci beaucoup pour votre aide,
Cordialement,
Elodie