Bonjour
Je possède une population de près de 80 individus pour lesquels j'ai réalisé systématiquement une dizaine de mesures métriques. Chaque mesure a été doublée pour avoir la valeur gauche et la valeur droite.
Je recherche un test statistique me permettant de tester l'asymétrie bilatérale.
Si l'un d'entre vous peut m'apporter ses lumières, ce ne serait pas de refus.
pour une variable à la fois: pourquoi ne pas calculer la différence gauche-droit et tester si cette variable a une moyenne nulle? S'il y a des variables potentiellement explicatives (des jeunes et des vieux, des hommes et des femmes, etc) c'est le plus simple.
pour les 10 variables simultanément: modèle hiérarchique multivarié peut-être, mais c'est compliqué (à faire et à interpréter).
J'ai oublié de préciser que je cherche à comparer chaque l'asymétrie bilatétale de chaque variable. Quels seraient alors les tests possibles?
Merci dans tous les cas pour cette première réponse.
Bonjour,
Je comprends le problème juste comme un test sur les moyennes de deux mesures.
Pour chaque variable, j'effectuerai un test de comparaison de moyenne entre les mesures gauche et droite (par exemple un t-test). L'hypothèse H0 serait : "il n'y a pas de différence entre la gauche et la droite"...
Par exemple : je mesure sur 80 êtres humains la distance entre le pouce gauche et le coude gauche d'une part, entre le pouce droit et le coude droit d'autre part, et je compare avec un test sur les moyennes...
C'est bien de cela que l'on parle ?
V.
Effectivement.
C'est mieux résumé que je ne le ferais.
Ce t-test que je rencontre dans la littérature correspond-il au test de Student? Sinon, à quel test?
Oui, t-test ou test de Student, c'est pareil !
Tu utilises quel logiciel pour faire ça ?
Personnellement je préconise d'utiliser R (ambrosio sera d'accord avec moi, je pense), mais pour 80 individus et une dizaine de variables, n'importe quel tableur fera l'affaire, je suppose, en tout cas pour le t-test.
Cependant ce test nécessite de vérifier (au moins visuellement avec un histogramme) que les distributions des variables sont gaussiennes (test de normalité) !
Bon courage,
V.
Actuellement j'utilise sigmaplot.
Mais mon problème vient du fait que comme seule réponse du logiciel j'ai 2 chiffres, T et P et le commentaire suivant: Test succesfull...
Si l'un d'entre vous connait un logiciel de statistique efficace et surtout compréhensible pour les profanes, je suis preneur.
en principe le test comparaison de moyennes de Student suppose des échantillons indépendants, ce qui n'est pas vraiment le cas ici. Travailler sur les différences est plus propre, mais ça suppose que la différence ne dépend pas de la taille du sujet. On pourrait supposer qu'il y a un facteur multiplicatif entre mesures gauche et droite, il faudrait alors étudier la différence des logarithmes.
Quel test me conseillerais tu alors?
J'ai beau réfléchir, décidemment je ne comprends pas la réponse d'ambrosio.
On est bien d'accord que pour chaque variable, j'ai un échantillon gauche et un échantillon droite que l'on veut comparer en moyenne (les échantillons représentant les mesures effectuées sur 80 individus) ?
Dans ce cas, on peut faire un t-test pairé (du moment que les échantillons sont à peu près gaussiens).
On obtient alors, comme le logiciel sigmaplot l'indique un peu "pauvrement", semble-t'il, une valeur T, qui représente la statistique calculée (un truc comme la différence entre les moyennes empiriques divisée par un écart-type), et la p-value P associée à cette statistique, qui indique le "risque" pris à accepter l'hypothèse H0.
Voilà, bon courage encore,
V.
Bonjour,J'ai beau réfléchir, décidemment je ne comprends pas la réponse d'ambrosio.
On est bien d'accord que pour chaque variable, j'ai un échantillon gauche et un échantillon droite que l'on veut comparer en moyenne (les échantillons représentant les mesures effectuées sur 80 individus) ?
Je pense que ce que Ambrosio veut dire est qu'on est dans le cas d'un test aparié (une mesure à gauche et une à droite pour chaque individu).
Ce n'est effectivement pas le même test que pour des mesures faites sans mesurer gauche et droite sur le même individu.
Ceci dit, je ne comprend pas bien la question biologique: on nous demande "un test pour tester l'asymétrie bilatérale". Faire un test en comparant moyenne droite et moyenne gauche permet de dire si on a une asymétrie bilatérale dans un sens donné: hypothèse d'une droite plus grande que gauche ou l'inverse.
Mais ça n'est pas une "mesure" (un test teste une hypothèse et ne mesure pas), et l'asymétrie bilatérale peut exister sans être orientée dans un sens ou un autre (cf. toute la littérature sur l'asymétrie fluctuante).
Il me semble qu'il existe des indices d'asymétrie...
Sinon si on souhaitais tester l'asymétrie globale, il faudrait pouvoir la tester par rapport à l'hypothèse nulle "il n'y a pas d'asymmétrie" (donc avoir au départ une idée de la précision des mesures car les différences observées peuvent aussi être liées à des imprécisions de mesure).
K
Nomina si nescis, perit et cognito rerum.
Merci pour ces deux derniers commentaires.
Le but de ce test est de mettre en évidence ou non une asymétrie liée à un stress quelconque.
Je pose ces questions car comme vous avez du le comprendre, les statistiques et moi, cela fait deux...
Comme les mesures droite/gauche peuvent etre correlees, si j'ai bien compris, moi je commencerais pas representer sur des graphiques droite versus gauche, distribution de droite, distribution de gauche. Apres viens le test statistique, non ?
Sinon, pour les histoires de droite - gauche lie a la taille, ne peut on calculer le test sur (droite - gauche)/(droite + gauche) ?
Bonjour,Le but de ce test est de mettre en évidence ou non une asymétrie liée à un stress quelconque.
Dans ce cas on ne s'attend pas à ce que l'asymétrie soir dirigée sur un côté en particulier (fais quelques recherches sur le net avec le terme asymétrie fluctuante).
Si on souhaite chercher l'effet d'un stress sur l'asymétrie, il faut déjà avoir un témoin, qui donne le taux d'asymétrie sans stress (car il y a toujours une symétrie mais elle peut augmenter sous l'effet de stress perturbant le développement).
Il faudra utiliser un indice d'asymétrie (rechercher quel est l'indice généralement utilisé...).
K
Nomina si nescis, perit et cognito rerum.
HigginsVincent a raison: Student avec données appariées ça marche. Mais ça ne résoud pas la question de savoir si c'est la différence qui rend le mieux compte du phénomène en question.
Bonjour,
On est apparemment ici typiquement plutôt dans un cas de recherche d'asymétrie fluctuante que dans celui d'une asymétrie directionnelle (voir les explications dans cette thèse: http://www.collectionscanada.ca/obj/...01/MQ56891.pdf).
Pour rechercher l'effet du stress (désolée de radoter) il faut un témoin.
Classiquement on travaille sur les différences entre les deux côtés (en vérifiant si cette différence est dépendante de la taille).
K
Nomina si nescis, perit et cognito rerum.
Bon
J'ai de quoi passer des nuits blanches...
Merci à toutes et à tous
