Test stats & nombre de valeur

[invitef45a92d9]

Bonjour à tous,

Il se pourrait que j'ai besoin de l'aide de ceux qui s'y connaissent en stats. J'ai des données à tester pour un rapport à rendre et il se trouve que j'ai un gros doute.

Mon jeu de données se compose de la façon suivante:

2 variables , une quanti et une quali ; par exemple hauteur de plante pour la quantitative et Exposition au soleil pour la qualitative (SW , SE, S, N....).

L'échantillonnage m'a donné donc des valeurs de hauteurs de plantes (32 valeurs) pour 2 catégories sauf que ces catégories ne font pas la même taille genre 27 N et 5 SW. Je me serai en tout logique vers un test t ou un mann withney selon la normalité des données sauf qu'il me semble que l'on ne puisse pas comparer deux catégories de tailles différentes...Est ce que je me trompe ou non ? Si cela n'est pas le cas comment puis je tester mes valeurs ?

Admettons dans un autre cas j'aurai eu 4 catégories avec des effectifs différents dans chaque catégorie et que j'étais amené à faire un Kruskal wallis ou anova , est ce que j'aurai été géné également par ces différents effectifs dans mes catégories (si gene il y a )

Merci de votre lecture & de votre aide
J'espère avoir été assez clair ^^
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[gg0]

Bonjour.

A priori, rien n'interdit de comparer des échantillons indépendants de tailles différentes. Cependant, si un échantillon est très faible en taille, la puissance du test devient très faible. Et les tests qui nécessitent que la variable soit Normale ne sont plus adaptés à des variables pas vraiment gaussiennes.

Cordialement.

[invite9dc7b526]

règle du pouce : si tu as deux groupes de tailles N et M avec M>N, si N est fixe et que tu fais varier M, la puissance maximale est atteinte dès que M=3N, ajouter des observations au groupe M n'apporte pas d'information supplémentaire.

[invitef45a92d9]

ok dac donc cela signifie que techniquement je peux faire le test mais qu'il sera de faible puissance c'est bien cela ? Les conclusions faites par ce test doivent donc être prises avec des pincettes dues au faible effectif SW?

Car je me rappelle de l'an dernier ou l'on m'avait reproché une analyse (test t) pour différencier deux espèces où l'une des catégories posséder 20 valeurs en plus...

[A voir en vidéo sur Futura]

[gg0]

Heu ... 100 et 120, pas de problème, 5 et 25, effectivement c'est malsain.

Le fait que le test soit de faible puissance donnera très souvent un résultat non significatif alors même qu'il y a une différence notable. par contre, s'il est significatif, et que les conditions sont assurées, la conclusion est correcte.

Cordialement.

[invitef45a92d9]

Merci beaucoup