Couplage statistique de différents échantillonnages

[invite889c52d4]

Bonjour à tous ! Il y avait bien longtemps que je n'étais pas venu par ici... le forum a pris du poil de la bête on dirait !

Bon, rentrons dans le vif du sujet:
Nous avons mené une expérience de suivi de croissance bactérienne par turbidimétrie (un passage au spectro toutes les 20 mn) selon différentes conditions de culture (les milieux M1,M2,M3,M4). Je cherche à déterminer les différents paramètres de croissance (Qx, G etc...) pour chaque milieu de culture. Seul souci, mais de taille: il y a eu plusieurs suivis pour un même type de milieu !

Ainsi, pour M1 par exemple, je me retrouve avec 4 droites parallèles qui correspondent aux 4 différents groupes d'expérimentateurs. Comment analyser ça ? Je ne pense pas qu'effectuer une moyenne pour chaque pas de temps (moyenne des 4 valeurs de M1 a t0, puis moyennes des 4 valeurs à t=20mn etc...) avant de lancer la regression serait une bonne idée parce que ça gommerait complètement la variabilité intra-groupe.
Je serai presque tenté de lancer la régression sans rien toucher, mais du coup on perd beaucoup d'informations. Comment prendre en compte le comportement de chaque groupe d'expérimentateur pour obtenir un comportement global cohérent pour un même milieu ?

J'espère (mais ne crois pas) avoir été suffisamment clair... Désolé j'ai fait de mon mieux pour m'expliquer
Ci-joint, une petite image du milieu 1 qui vous expliquera mon dilemme quant à la modélisation ^^
Arno, qui vous remercie très fort et d'avance pour vos réponses précieuses, nombreuses... lol
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[invite889c52d4]

Je me suis peut-être trompé dans la sous-partie de forum où poster... Aurait-il mieux valu tenter la rubrique "Biologie" ? Comment déplacer le post ? Merci !

[gg0]

Bonjour.

C'est peut-être la bonne aprtie, mais pourquoi pas en Biologie, s'il y a des statisticiens.

A vue de nez, le fait que les droites soient parallèles semble indiquer un biais systématique entre tes groupes d'expérimentateurs : Ils ne font pas la même lecture de l'appareil, ou un truc du même genre. par exemple s'ils sont placés différemment par rapport à une aiguille située devant une échelle, ils ne donneront pas les mêmes valeurs.
Le mieux serait de faire une analyse des conditions d'expérimentation, pour pouvoir rectifier cette erreur systématique. Il serait logique que les nuages de points soient "entremêlés".

Cordialement.

[invite889c52d4]

Merci de votre réponse, j'avais bien analysé le biais d'expérimentation (on avait eu des problèmes exactement identiques en écophysiologie et j'en avais tiré ces conclusions ). Je pensais en parler dans la partie discussion, mais mon problème réside surtout dans la partie analyse des données... Je ne connais pas de méthode statistique pour évaluer ce biais. Bon en même temps, j'y connais pas grand chose en stats
Pensez vous que le biais ne diffère que par rapport à l'ordonnée à l'origine ? Intuitivement, j'aurais tendance à dire que le coefficient directeur est le même avec tous les expérimentateurs. Serait il possible d'évaluer la pente de chaque droite par régression linéaire, et de faire la moyenne de ces pentes pour avoir un estimateur de la "vraie" pente ?

[A voir en vidéo sur Futura]

[gg0]

C'est bien l'ordonnée à l'origine qui est en cause, puisque les pentes sont les même. C'est donc des erreurs systématiques. mais il n'existe pas de moyen statistique de trouver combien vaut une erreur systématique, justement puisqu'elle est systématique (donc pas aléatoire). C'est en analysant ce que font les expérimentateurs que tu trouveras (ou pas) ce qui se passe.

Cordialement.

[invite889c52d4]

D'accord je comprends mieux. Je vous remercie chaleureusement de vos réponses et de votre aide.
Bien cordialement,
Arno