Rédaction d'article scientifique-Interprétation des résultats

[Lia95]

Bonjour! Je suis étudiante en L2 biologie/écologie.
Nous sommes actuellement en train d'apprendre à rédiger des articles scientifiques, et je suis coincée sur l'interprétation des résultats. J'espère que je suis au bon endroit, parce que l'interprétation repose sur les moyennes et les erreurs types; je m'explique: Le sujet que j'ai choisi est l'influence de parasites Protocalliphora sur la mortalité des poussins de mésange. On nous a fourni les données brutes, et j'ai donc construit un diagramme en barre représentant la mortalité en moyenne des poussins selon que le nid est parasité ou non parasité. J'ai obtenu deux barres de moyennes avec leurs erreurs types. Pour non parasité: 24.6+/-5.9, pour parasité: 18.4+/-7.2.
Voilà ma question: les erreurs types se chevauchant partiellement, est ce que cela veut dire que la différence entre ces deux moyennes est non significative?
Merci beaucoup de votre aide!
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[tic-tic]

Salut,

Si vous étudiez les statistiques, il faut voir au chapitre "comparaison de moyennes". Votre rapport presse peut-être alors je vais essayer de vous conseiller pour calculer ça sur Excel, mais je ne me lancerai pas dans des explications pointues, je risquerais de dire trop de bêtises ^^. Pour moi les stats sont plus un outils que je maitrise(rai) à force de pratique...Et idéalement, à faire sur le logiciel R.

Il faut faire un test de Student pour comparer vos deux moyennes, non appariées.

H0 : Les moyennes sont identiques, avec un risque d'erreur de 5 %
H1 : Les moyennes son différentes

Normalement, il faut d'abord tester la normalité (est-ce que les valeurs sont distribuées selon la loi normale?) et tester l'homoscédasticité (est-ce que les variances sont égales?). Bon, je pense que vos valeurs suivent la loi normale...

Vous faites deux colonnes sur Excel, avec les valeurs de vos deux échantillons.
Pour tester l'égalité des variances, vous entrez la formule test.f dans une cellule et vous associez chaque colonne à une matrice. C'est le test de Fisher. H0 : les variances sont identiques. H1 : les variances sont différentes. Si la valeur obtenue est supérieure à 0,05, on ne rejette pas H0. Plus le résultats est proche de 1, plus les variances se ressemblent. Si vous obtenez une valeur inférieure à 0,05, les variances sont différentes.

Une fois l'homoscédasticité testée, vous entrez la formule test.t dans une nouvelle cellule, vous associez chaque échantillon à une matrice, vous tapez 1 pour une distribution unilatérale, et 2 si l'homoscédasticité est vérifiée ou 3 si elle ne l'est pas).

Si la valeur obtenue pour le test de Student est supérieure à 0,05, vous acceptez l'hypothèse nulle et il n'y a pas de différence significative. Si elle est inférieure, il y a une différence significative.

Je ne vous cache pas que ça mériterait plus d'explications, alors j'espère que quelqu'un passera par ici si vous souhaitez en savoir plus. Mais dans l'urgence, ça pourra vous être utile .

[tic-tic]

Correction :

J'ai proposé un test unilatéral en considérant que si il y aune différence significative, c'est forcément les poussins parasités qui présentent un taux de survie inférieur. Mais j'ai un doute sur la façon d'interpréter le résultat du test selon l'ordre dans lequel sont notées vos colonnes...

Donc il faudrait plutôt taper 2 pour un test bilatéral, mais le test est moins puissant.

[Loupsio]

Règle numéro 1 : ne jamais se fier aux graphes
Déjà parce que un graphe ca se manipule un peu à la guise de ce que la peronne veut montrer (cassure d'échelle et autres sont de bons trucs pour orienter sans mentir) mais aussi parce que si tu ne fais pas attention tu peux regarder autre chose que ce que tu crois regarder,
Par eemple si tu as deux barres d'erreur qui ne se croisent pas et que tu en déduis que c'est significatif, poses toi la question de savoir ce que représentent ces barres, s'il s'agit de l'ecart type c'est peut etre significatif (mais bon ce n'est qu'un aperçu, pas une valeur sure), en revanche si c'est l'erreur standard qui est représentée.... c'est normal qu'une erreur standard soit faible, et juste regarder les croisements est une grave erreure

Ensuite quoi qu'il arrive, le coup de regarder des barres en vrai ça ne vaut rien, pour interpréter des résultts il faut obligatoirement un test statistique (et le bon, pas celui qui nous arrange)

Pour tester l'égalité des variances, vous entrez

Tu test l'égalité des variance pour un student?
Dans le cas de l'anova je suis d'accord, puisque l'on compare des variances, mais student requiert juste une loi normale (loi de Gauss) il me semble


Sinon, Lia95, n'étant pas non plus expert de Biostat, je te conseille le fabuleux guide "Statistiques pour statophobes", que je qualifierai de bible pour poly-traumatisé des maths/physiques/symboles_chelou/formules_incompréhensibles, puisque statistiques pour statophobe (de Denis Poinsot) est fait par et pour les non-mathématiciens

[A voir en vidéo sur Futura]

[Lia95]

Rebonjour!
Merci beaucoup de vos réponses! En effet, mon rapport est pour demain, il est déjà tout près, mais j'avais cette incertitude sur l'interprétation des résultats qui me dérangeait.
Nous ne nous sommes pas attaqués au test de Student en statistique pour le moment, mais c'est pour bientôt. Je ne pense même pas qu'il soit nécessaire d'en parler dans mon rapport, vu que c'est une partie du cours pour le moment inconnue, mais j'avoue que je reste perplexe quant à comment mes camarades de classe ont interprété leurs résultats.

Bref. Du coup, j'ai fait le test de Student sur excel (merci tic-tic pour vos explications, c'était vraiment clair) et j'ai obtenu 0.2 pour un test unilatéral et 0.5 bilatéral (mais si ça dépend de l'ordre des colonnes, je me servirai uniquement du test bilatéral): donc il n'y a pas de présomption contre l'hypothèse nulle, on ne peut pas la rejeter, et il n'y a donc pas de différence significative entre les moyennes.

J'ai compris comment faire le test sur excel, il ne me reste plus qu'à le comprendre sur papier. Je vais attendre qu'on le fasse en cours, puis le revoir.
J'ai un peu regardé "Statistiques pour statophobes" et en effet ça a l'air bien plus compréhensible que ce que j'ai trouvé!

Merci beaucoup pour votre aide!!

[tic-tic]

Au cas ou, vous pouvez faire le test en ligne ici.

[tic-tic]

Et oui Loupsio, tu as raison pour le test d'égalité des variances. Preuve qu'il va falloir que je me mette sérieusement aux stats, par ce que bugger sur un Student...

Il me semble que l'hétéroscédasticité est tout de même un problème pour un t.test si les échantillons sont petits...mais bon, tant que je ne me serai pas replongé dans les explications de ces différents tests, je vais avoir du mal à débattre dessus!