Comparaison de 5 moyennes d'un petit échantillonJ'ai échantillonné le comportement des animaux pendant environ 37 heures en 20 jours tout en les exposant à 5 "traitements" différents. Les traitements étaient des structures différentes et je voulais voir comment ils les utilisaient, surtout à quelle fréquence ils les utilisaient. Je changerais le "traitement" tous les deux jours pour un total de deux essais par traitement. Il y avait un total de 10 sujets d'étude et ils n'ont pas été exposés au traitement pendant le même laps de temps (simplement parce qu'ils n'étaient pas toujours disponibles) et je n'ai pas eu les traitements pendant le même laps de temps (c. événements).
Je veux comparer le taux moyen d'événements (appelons-les événements de croisement) entre les traitements et voir s'il existe une différence statistiquement significative entre ceux-ci. J'ai calculé le taux d'événements étant donné que les traitements n'ont pas été échantillonnés pendant une durée égale et que les sujets de l'étude n'ont pas non plus été exposés aux traitements pendant la même durée.
Ho : Le taux de croisement moyen est le même pour chaque traitement.
Ha : Le taux de croisement moyen n'est pas le même pour chaque traitement.
J'ai organisé mes données de cette façon pour comparer les moyennes (ce n'est qu'un bref exemple, pas des données réelles) :
| Jour | Traitement | Événements | Temps échantillonné (minutes) | Taux d'événements |
| 1 | UNE | 3 | 85 | 0,035 |
| 2 | UNE | 2 | 60 | 0,033 |
| 3 | B | 0 | 75 | 0,00 |
| 4 | B | 7 | 115 | 0,06 |
| 5 | C | 12 | 125 | 0,096 |
| 6 | C | 1 | 90 | 0,011 |
| 7 | UNE | 0 | 200 | 0,00 |
| 8 | UNE | 2 | 110 | 0,018 |
| 9 | ré | 6 | 120 | 0,05 |
| dix | ré | 5 | 105 | 0,047 |
Comme j'ai cinq moyens de comparer, j'ai décidé de faire un test de Kruskal-Wallis (mes données ne sont pas distribuées normalement) et d'utiliser la correction de Bonferroni. Cependant, lorsque je lance ceci, il est indiqué "petites tailles d'échantillons. Reportez-vous aux tableaux statistiques pour les tests plutôt qu'une approximation sur un grand échantillon." Dois-je organiser mes données différemment ? Comme par sujet d'étude au lieu de traversées par jour ? Cela me donnerait environ 50 lignes de données et cela inclurait cette variation individuelle au lieu de tout regrouper par jour. Dois-je simplement passer par des tableaux statistiques ? Je me demande quelle serait la meilleure approche pour cela.
Merci! Faites-moi part de vos questions.
AnalytiqueTableau de donnéesAutreScriptRe : Comparaison de 5 moyennes d'un petit échantillonCela semble être un cas classique pour une régression log-linéaire de Poisson. JMP le fournit via un modèle linéaire généralisé (GLM). Vous modélisez directement le nombre d'événements. J'ai copié vos données dans une table de données JMP.
Le temps d'observation variait pour chaque traitement. Cette variation est connue sous le nom d'« opportunité » et est modélisée avec un décalage. Le décalage est le journal (opportunité).
Sélectionnez ensuite Analyser > Ajuster le modèle et modifiez la boîte de dialogue de lancement pour qu'elle ressemble à celle-ci.
Voici les résultats de la régression.
L'effet des traitements n'est pas significatif à alpha = 0,05 (Whole Model Test et Effect Tests). La « surdispersion » est significative, ce qui signifie que la variance est plus importante que prévu pour une distribution de Poisson de la réponse. La déviance est également significative, ce qui indique un manque d'ajustement. Il pourrait y avoir des variables cachées qui changeaient avec les traitements.
