Mesurer l’inhomogénéité d'un comportement

Bonjour,

Il s'agit d'une étude en psychologie sociale à travers laquelle on souhaite mesurer le niveau de "conformisme" des personnes suite à des instructions transmises à ces derniers. On assigne aux personnes une des deux portions [ R (Right) L (Left)] dans 3 espaces différents (88,29,25) et chacun de ces espaces dispose d'une configuration différente (1,2,3). R et L exprime la quantité des personnes qui suivent les instructions tandis que n_R et n_L sont les personnes qui ne suivent pas les instructions et se trouvent dans la mauvaise portion

Mes données sous R :

mat=structure(list(Sample = c(4L, 13L, 28L, 37L, 40L, 1L, 10L, 22L, 
31L, 7L, 16L, 19L, 25L, 34L, 5L, 14L, 29L, 38L, 41L, 2L, 11L, 
23L, 32L, 8L, 17L, 20L, 26L, 35L, 6L, 15L, 30L, 39L, 42L, 3L, 
12L, 24L, 33L, 9L, 18L, 21L, 27L, 36L), Space = c("88", "88", 
"88", "88", "88", "25", "25", "25", "25", "29", "29", "29", "29", 
"29", "88", "88", "88", "88", "88", "25", "25", "25", "25", "29", 
"29", "29", "29", "29", "88", "88", "88", "88", "88", "25", "25", 
"25", "25", "29", "29", "29", "29", "29"), Configuration = c(1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3), 
    BR = c(5, 4, 7, 4, 7, 7, 4, 3, 12, 7, 11, 6, 1, 2, 0, 2, 
    3, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 2, 6, 1, 1, 0, 5, 5, 5, 2, 5, 
    2, 0, 2, 5, 2, 0, 3), BL = c(4, 0, 2, 3, 10, 7, 0, 0, 6, 
    7, 6, 1, 1, 0, 9, 0, 3, 10, 8, 2, 1, 7, 4, 0, 8, 0, 3, 2, 
    8, 3, 7, 7, 6, 7, 4, 0, 10, 7, 8, 11, 4, 4), TR = c(2, 1, 
    2, 4, 4, 0, 2, 6, 1, 0, 0, 1, 4, 0, 0, 5, 0, 2, 1, 0, 0, 
    1, 4, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 5, 2, 3, 4, 2, 0, 5, 2, 4, 1, 1, 
    6, 3), TL = c(0, 1, 0, 1, 1, 2, 0, 8, 1, 0, 2, 3, 1, 2, 0, 
    0, 3, 0, 2, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 8, 1, 1, 2, 1, 5, 
    1, 17, 0, 0, 4, 2, 2, 4), n_BR = c(0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 
    0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 
    0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 0, 1), n_BL = c(6, 
    2, 1, 3, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 1, 
    1, 0, 0, 6, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 3, 1, 0, 0, 0, 2, 2, 
    0, 0, 0), n_TR = c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 
    2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 3, 0, 2, 0, 0, 0, 1, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0), n_TL = c(1, 1, 1, 1, 0, 2, 
    0, 5, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 0, 
    1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0), R = c(7, 
    5, 9, 8, 11, 7, 6, 9, 13, 7, 11, 7, 5, 2, 0, 7, 3, 5, 4, 
    0, 1, 2, 5, 0, 0, 2, 7, 2, 2, 5, 7, 8, 9, 4, 5, 7, 2, 6, 
    6, 3, 6, 6), L = c(4, 1, 2, 4, 11, 9, 0, 8, 7, 7, 8, 4, 2, 
    2, 9, 0, 6, 10, 10, 2, 1, 15, 4, 0, 8, 0, 3, 3, 16, 4, 8, 
    9, 7, 12, 5, 17, 10, 7, 12, 13, 6, 8), n_R = c(0, 0, 0, 0, 
    1, 2, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 1, 
    2, 0, 3, 1, 2, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 1, 0, 1), 
    n_L = c(7, 3, 2, 4, 1, 3, 2, 7, 1, 2, 3, 4, 1, 0, 0, 0, 1, 
    0, 3, 1, 4, 0, 0, 8, 1, 1, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 
    0, 3, 2, 1, 0, 0)), .Names = c("Sample", "Space", "Configuration", 
"BR", "BL", "TR", "TL", "n_BR", "n_BL", "n_TR", "n_TL", "R", 
"L", "n_R", "n_L"), row.names = c(NA, -42L), class = "data.frame")

Je souhaite étudier plusieurs aspects de ces données, mais je bloque à chaque fois sur le type d'analyse statistique qu'il faut utiliser :
-Existe-t-il réellement plus de "conformiste" à travers tout les échantillons ? comment devrais-je vérifier cela ? je pensais à un Chi-square entre R + L etn_L + n_R ?
- y'a-t-il plus de conformistes à droite qu'à gauche ou vice versa pour chaque configuration et à travers tout les espaces étudiés (space) ? Je pensais à une ANOVA mais je ne suis pas du tout sûure.
- y'a-t-il plus de conformistes à droite qu'à gauche ou vice versa pour chaque configuration et pour chaque espace étudié (space) ?

Je souhaite vraiment comprendre quel test utiliser et pourquoi un test plus qu'un autre. J'ai repris mes cours de stat mais arrivée aux données, la pratique devient plus difficile. En m'excusant par avance si cela semble être des questions de "base".

Merci.