Répétition de mesures : quel test choisir ?

Izua · February 2018

Bonjour,

Je viens solliciter votre aide pour savoir quel test statistique utiliser pour étudier mes données Suspect
Je vous expose le cas de figure :
- j'ai 2 bâtiments, un essai et un témoin ;
- dans chacun, je mesure des indicateurs, par exemple le nombre d'oeufs pondus ;
- je veux comparer les 2 bâtiments ;
- pour chacun des bâtiments, nous avons répété 10 fois les mesures à différents moments. J'ai donc toujours 10 fois la mesure de chaque côté (essai et témoin).

Si je veux par exemple comparer le taux de ponte "essai" VS "témoin", quel test dois-je utiliser ?

J'avais fait des tests de Student/Wilcoxon-Mann-Whitney selon la normalité des données, l'égalité des variances, etc.
Une collègue me dit maintenant que j'ai tout faux, car les 10 mesures ont été faites sur les mêmes bâtiments dans le temps, et non pas sur 10 bâtiments différents.
J'aimerais d'une part mieux comprendre mon erreur, et d'autre part la corriger.

Merci beaucoup par avance de votre aide !

gerard0 · February 2018

Bonjour.

Si les essais ont été faits à la même date sur les deux bâtiments, il s'agit d'échantillons appariés, donc le Student apparié (si la production d'oeufs est gaussienne) ou le Wilcoxon apparié sont adaptés. Il y a d'autres possibilités (séries temporelles), mais le faible nombre de mesures pose problème.

Cordialement.

NB : S'agit-il d'un exercice d'école, ou bien d'un test industriel ?

Izua · February 2018

Bonjour,

Nous sommes allés une dizaine de fois sur place, dans les 2 bâtiments à chaque fois, pour relever la mesure.
Je vous remercie pour votre réponse, mais malheureusement je ne comprends toujours pas pourquoi il faut utiliser des tests appariés.
Je lis partout que ces tests appariés doivent être utilisés quand on mesure, par exemple, l'effet d'un traitement et qu'on compare un chiffre "avant traitement" à un chiffre "après traitement". Les patients sont les mêmes dans les groupes avant et après, d'où l'utilisation d'un test pour appariés.
Mais ici, il y a un bâtiment essai et un bâtiment témoin, et on ne compare pas les valeurs sur un même bâtiment dans le temps, mais bien la moyenne de plusieurs répétitions des mesures. Pour l'écrire de façon courte, mes 2 bâtiments ne sont pas appariés entre eux.
De plus, le facteur temps n'influence pas les mesures faites, et même si c'était le cas, l'effet temps ne serait-il pas justement "dilué" grâce à la répétition des mesures ?

Merci par avance et bonne journée,
Cordialement

PS : comme vous l'aurez compris il s'agit d'un véritable essai terrain, et nous avons un débat entre collègues sur le traitement des données !

gerard0 · February 2018

En fait,

je ne connais pas le contexte véritable. par exemple, dans un poulailler industriel donné, la production d’œufs journalière suit-elle une répartition gaussienne, ou dépend-elle des jours (âge des poules, par exemple) ? les conditions sont-elles à priori les mêmes dans les deux bâtiments ? Si non, peut-on considérer que la seule différence qui compte est le bâtiment (ou ce qu'on y fait) ? Etc.
Comme c'est vous qui connaissez cela, vous pouvez décider de ce que vous faites. Les 10 mesures sont-elles un échantillon représentatif de la production ? Le fait de faire les mesures les mêmes jours donnent-elles un appariement ? Le fait que ce soit le même bâtiment rend-il l'échantillon non représentatif ?

Et comment quelqu'un qui n'est pas dans le coup peut-il identifier une erreur ? C'est à ta collègue de justifier que c'en est bien une et laquelle.

Sinon, sur l'appariement, ce n'est pas une question de sujet ou de bâtiments ("Pour l'écrire de façon courte, mes 2 bâtiments ne sont pas appariés entre eux. "), mais de lien systématique entre les mesures. Si tu es sûr que " le facteur temps n'influence pas les mesures faites", que seuls des effets aléatoires (et une éventuelle différence entre les bâtiments) font varier les nombres de pontes, alors inutile en effet d'utiliser un test apparié. Mais la bonne raison n'est pas que " l'effet temps ne serait-il pas justement "dilué" grâce à la répétition des mesures", mais justement que cette dilution cache la différence qu'on veut faire apparaître.

Cordialement.

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