Problème pour réaliser une ANOVA

[invite4f81e180]

Bonjour à tous, n’ayant que très peu de connaissance en statistiques je me permets de vous demandez à tous conseil.

Voilà, j’ai réalisé des tests subjectifs portant sur des phrases. Pour simplifier, je dispose de 4 phrases prononcées à effort vocal différent (parlée, forte, criée, hurlée). Suite à une égalisation de niveau sonore, il m’a fallu réaliser des tests afin de prouver que cette égalisation est correcte.
J’ai donc fait écouter à plusieurs personnes des phrases par paires, comprenant toute les possibilités de combinaisons des 4 niveaux d’effort (Parlée-Forte, Forte-Parlée, Hurlée-Criée, Parlée-Hurlée, etc…) exceptée les doublons (Parlée-Parlée, Criée-Criée,…) en leur demandant de choisir laquelle des deux phrases parait être la plus forte.
J’obtiens donc un bon nombre de résultats, qui si l’égalisation est correct, devrait correspondre à env. 25% de réponse pour chaque type d’effort ; ce qui signifierai que nul n’est capable de juger quelle phrase est la plus forte le long des tests.

J’en arrive enfin à mon problème. On comprend bien que je n’ai pas de valeurs numériques mais uniquement des réponses sous forme de type d’effort.
Ex :
Sujet testé N°1 -> Paire 1 : Parlée-Forte -> Réponse : Parlée
Sujet testé N°1 -> Paire 2 : Hurlée-Criée -> Réponse : Hurlée
Etc…
Sujet testé N° n -> Paire p -> Réponse : r

On me demande de réaliser une ANOVA afin que l’étude statistique de ces résultats soit complète.
Comment puis-je faire ne disposant d’aucune moyenne ni même de chiffres… ?

Pour ceux qui n’ont pas abandonné la lecture avant cette fin je les en remercie et j’espère obtenir vos conseils.

Merci d’avance.

Foufy
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[invitec5eb4b89]

Une question naive : pourquoi n'avez vous pas plutôt essayé de démontrer qu'il était impossible d'apprendre le "niveau sonore" d'une phrase ? Par exemple en effectuant une première phase d'apprentissage sur un échantillon et une phase de test sur un deuxième échantillon de phrases indépendant.

Les résultats auraient été un peu plus simples à analyser, mais cela ne répond peut être pas à la question qe vous vous posez ?

[invite4f81e180]

La première idée était de prouver qu'on ne pouvait pas fiare la différence entre les types de phrases. Forcement la première idée fût celle décrit précedemment. Il est clair qu'il existe un grand nombre de possibilité afin de réaliser ce genre de test ; il fallait en choisir une. De plus, il n'était pas prévu à la base de réalisé des analyses type anova sur ces résultats et ayant à present un grand nombre de résultat, il met impossible de faire marche arrière.

[invite986312212]

bonjour,

pour moi, dans la mesure où tu as une réponse binaire, ce n'est pas un problème d'anova.

[A voir en vidéo sur Futura]

[invitec5eb4b89]

Bizarre, bizarre de vouloir fare une ANOVA, je ne vois pas trop comment on pourrait faire...

Par contre pourrait-on coder les résultats de l'expérience effectuée de la façon suivante ? (je reformule pour voir si j'ai bien compris)
1/ On fait écouter deux phrases de "niveaux sonores" différents : -1 si la première est plus forte, +1 si la deuxième est plus forte
2/ Le sujet, après avoir écouter les deux phrases, décide : -1 s'il estime que la première est plus forte, +1 s'il décide que la deuxième est plus forte.

On peut donc résumer les résultats sous la forme d'une table de contingence :


Avec les ni les différents effectifs mesurés.
Et sur ce tableau, faire un test du Khi-deux pour voir si les sujets ont pris la bonne décision !

Est-ce que ça répondrait à la question posée ?

[invite4f81e180]

La petite suptilité est de savoir quelle est la vérité sachant que si l'égalisation est correcte, il n'y en a pas...

[invite986312212]

pas mal de choses peuvent être faites, ça dépend un peu des effectifs. Mais dans tous les cas, je coderais la réponse en deux modalités: succès ou échec. Succès signifie que la phrase reconnue comme étant la plus forte était effectivement la plus forte. Ensuite, il faut voir ce qu'on cherche à mettre en évidence. Si tu as des effectifs suffisants, tu peux étudier chaque couple et identifier lesquels sont les mieux reconnus. Dans le cas contraire, tu peux essayer d'étudier un indice de différence entre phrases: tu les notes de 0 (parlé) à 3 (hurlé) et tu associes à chaque paire la différence de score. On peut peut-être s'attendre à ce que les paires à différence de score élevé soient mieux reconnues. En tout cas ça peut se tester à l'aide de la régression logistique.
Enfin, tu peux voir si la présence d'un type de phrase dans la paire permet une meilleure reconnaissance. Par exemple si "hurlé" est présent dans la paire, la paire est mieux reconnue que dans le cas contraire. Il suffit de distinguer les paires où "hurlé" est présent des autres. Là aussi, régression logistique. Il faut en principe faire du Bonferroni à cause des tests enchaînés.
voilà voilà

[invite4f81e180]

Disons que le fait de vouloir faire une anova est principalement afin de pouvoir présenté mes résultats de manière scientifique en affirmant qu'il sont significatif. Mais peut être l'ANOVA n'est pas la bonne solutions.

[invite986312212]

non, ce n'est certainement pas la bonne solution. Chi2 comme suggéré par HigginsVincent ou modèle logistique (je préfère parce que le Chi2 est un test de pure signification, il ne te permettra pas de quantifier l'association entre type de paire et succès de reconnaissance).

[invitec5eb4b89]

Je préfère aussi la solution d'Ambrosio, car elle prend en compte le caractère ordonné des variables étudiées. Ceci dit, un test du Khi deux serait très facile à mettre en œuvre et permettrait de se donner une première idée.

[invite4f81e180]

Ok Merci.
Sans vouloir abuser de vos gentillesses pourriez vous me donner en 2 mots la marche à suivre.
Je crois avoir déjà vu ça sur le logiciel R que j'utilise (utilisé c'est un grand mot...) ; de memoire ça ressemblait à :

resultat=glm(Val_Binaire~Val_C atégorielle,familly=Binomial)
summary(aov(resultat))


Merci

[invite986312212]

oui, en gros c'est ça.
summary(resultat) devrait suffire.
La difficulté réside dans le codage de la variable qui va décrire les paires.

[invite4f81e180]

Ok,
je pense pouvoir m'en sortir avec ça.
Merci à tous pour vos conseil.

[invite986312212]

pense que ton hypothèse (les voix sont indiscernables) se traduit par la nullité de la constante (l' "intercept"). Tu peux d'ailleurs ne regarder que ça, avec le "modèle vide":
glm(succes~1,family=binomial)

[inviteedb60a76]

Bonjour bonjour,

J'ai moi aussi un problème, mais c'est plus sur le choix du test.

Dans le cadre de mes expériences en laboratoire, j'ai mesuré la solubilité de mes protéines à différentes concentration en enzyme.

Pour chaque concentration en enzyme (0; 2; 4; 6; 8 et 10), j'ai relevé 3 mesures de solubilité (répétition) pour en faire des moyennes.

Je voudrais savoir s'il y a des différences entre les moyennes observées... Et si oui, savoir laquelle est la plus élevée...

Dois-je réaliser une ANOVA ?
Comment faire pour savoir si la solubilité diminue/augmente significativement en fonction de la concentration en enzyme ???

Toute aide sera très utile.
Merci beaucoup