Tests statistiques pour les données de température en continuBonjour,
J'ai du mal à décider quel test statistique utiliser. Je vais donner une brève explication de mes recherches effectuées:
J'ai surveillé la température des pattes d'un poulet pendant 6 jours. Le 6e jour, j'introduis un facteur de stress (un son fort). Des recherches antérieures ont montré une chute de température significative au niveau de la jambe à l'aide de l'imagerie thermique infrarouge, lorsqu'un facteur de stress est introduit.
Étant donné que mes données de température sont collectées à l'aide d'un capteur de jambe portable, les données de température sont fortement contaminées. J'ai donc automatiquement détecté 5 périodes distinctes (ex : les périodes d'assise se caractérisent par une augmentation remarquable de la température puisque le poulet est assis sur le capteur, et donc augmente la température de détection). Pour ces 5 périodes (assis, debout et chauffage, debout et refroidissement, activité et chauffage, activité et refroidissement), au moins 15 observations sont disponibles. J'ai donc les moyennes et les écarts-types pour chacune de ces 5 périodes.
Je veux détecter si les données de température continues d'une période de stress diffèrent de manière significative des données de température continues des 5 autres périodes.
Malheureusement, je n'ai qu'une seule mesure de la période de stress... Je pensais effectuer un (multiple) test t apparié entre les 5 périodes non stressantes et la période stressante, mais comme je n'ai qu'une seule mesure de la période stressante, je ne pense pas que ce soit faisable... Quelqu'un peut-il m'aider ou suggérer une littérature que je devrais consulter?
Merci.
Bien à vous,
Sam.
Re : Tests statistiques pour les données de température en continuMerci pour l'information. Je vais y jeter un œil.
Pensez-vous qu'il est possible pour moi d'utiliser le test t apparié lorsque je n'ai qu'une seule mesure de la période de stress ?
Ou comment dois-je faire cela? Normaliser toutes les données afin que je puisse également utiliser les périodes de stress d'autres poulets pour augmenter mon nombre de mesures de périodes de stress ?
Re : Tests statistiques pour les données de température en continuQuelle étude intéressante ! Une autre pensée pour vous. Il peut être intéressant d'utiliser simplement Graph Builder pour créer des tracés de type boîte et moustache, peut-être avec un filtre de données local intégré, avec plusieurs variables imbriquées sur l'axe des x. Ne fait pas grand-chose du point de vue formel des tests d'hypothèses, mais pourrait donner un aperçu des diverses hypothèses à proposer ainsi que simplement explorer le système à l'étude.
Re : Tests statistiques pour les données de température en continuD'accord, merci beaucoup!
Mais qu'en est-il du problème de n'avoir qu'une seule mesure pour la période de stress ? Cette période de stress est une donnée continue, dois-je simplement comparer la moyenne et l'écart type de cette seul période de stress avec moyenne et écart type de 15 remarques du comportement correspondant ?
Re : Tests statistiques pour les données de température en continuOui, utilisez l'activité qui correspond à l'activité sous stress pour la valeur nulle dans une analyse de paires appariées (avant, après).
Re : Tests statistiques pour les données de température en continuMerci pour votre réponse rapide!
"Vous pensez que les données sont "fortement contaminées". Je ne suis pas sûr de ce que vous voulez dire ou si cette réclamation invalide les données. Vous continuez à décrire comment la lecture de la température dépend de la position du sujet. C'est ça que tu entends par contamination?":
Oui, à des moments précis dans le temps, la température monte ou descend lors de certains comportements. Pendant la position assise, la température augmentera toujours. En position debout, la température monte parfois ou baisse parfois. Il en est de même pour le comportement d'activité.
"Vous mesurez la température pendant 5 périodes distinctes avant le traitement. Est-ce que l'une des périodes correspond à la position où le facteur de stress est appliqué ? Si tel est le cas, alors cette période est la seule pertinente dans le test des paires appariées." :
Merci! C'est celui que je cherchais je pense... Lorsque l'une des 5 périodes correspond au comportement lorsque le facteur de stress est appliqué, je pourrais effectuer un test statistique avec l'hypothèse nulle étant "la température pendant la période de stress ne diffère pas de la température du comportement correspondant". Droite?
Pourquoi pouvez-vous effectuer plusieurs mesures avant le traitement mais une seule mesure après le traitement ? De plus, que représentent les mesures multiples, réplication ou séries chronologiques ou autre chose ? :
Donc, j'ai 12 poulets, 4 groupes, 3 sujets par groupe (chaque sujet a un capteur). Une semaine de test se compose de 7 jours. 3 jours de familiarisation avec le dispositif capteur et 4 jours de test consécutifs où 4 facteurs de stress différents sont appliqués (1 facteur de stress par jour). Pendant ces 7 jours, j'ai extrait plusieurs instances des 5 comportements spécifiques, j'ai donc plus de 15 observations chacune pour les 5 comportements spécifiques. Disons que le 4ème jour, un facteur de stress spécifique (par exemple, un son court et fort de 2 secondes) est introduit. Je n'ai qu'une seule mesure de ce qui se passe avec la température par poulet. Étant donné que les températures des pattes (de base) diffèrent beaucoup entre les poulets, je ne peux pas comparer la "période de stress" du poulet 1 avec la "période de stress" du poulet 2 ou 3... Donc, je n'ai qu'une seule mesure post-stress pour chaque poulet, alors que j'ai plusieurs mesures des 5 comportements spécifiques pour chaque poulet.
Merci de m'avoir aidé!
Re : Tests statistiques pour les données de température en continuJe suis ravi que vous vous soyez tourné vers ce forum pour obtenir de l'aide. Nous essayerons!
Votre étude vise à confirmer que le facteur de stress provoque une diminution de la température. Je suppose que vous avez plusieurs sujets. Dans ce cas, un test t apparié unilatéral est approprié.
Vous pensez que les données sont "fortement contaminées". Je ne suis pas sûr de ce que vous voulez dire ou si cette réclamation invalide les données. Vous continuez à décrire comment la lecture de la température dépend de la position du sujet. C'est ça que tu entends par pollution ?
Vous mesurez la température pendant 5 périodes distinctes avant le traitement. Est-ce que l'une des périodes correspond à la position où le facteur de stress est appliqué ? Si oui, alors cette période est la seule pertinente dans le test des paires appariées.
Pourquoi pouvez-vous effectuer plusieurs mesures avant le traitement mais une seule mesure après le traitement ? De plus, que représentent les mesures multiples, réplication ou séries chronologiques ou autre chose ?
Suis-je même près de comprendre le problème ?
