Bonjour,

Je suis étudiant en biologie, et actuellement en plein rapport de stage. Tout d'abord, en raison de l'espèce sur laquelle je travaille et des dangers qui pèsent sur elle, je ne peux malheureusement que rester vague sur certaines choses, mais je vais essayer d'être le plus clair possible.

Après 4 mois de radiotrack intensif, je dois estimer la taille des domaines vitaux de chaque individu et tester 3 effets (sexe, replicat et saison).
Après avoir estimé les DV pour 3 saisons différentes à l'aide des coordonnées GPS et de la méthode des MCP à 95% (mcp.area dans adeHabitat), je cherche maintenant à tester ces effets et de possibles interactions.

Ma taille d'échantillon est de 4 femelles et 4 mâles dans la première zone, 4 femelles et 2 mâles dans la seconde. Au total donc 14 individus, avec 3 DV chacun (3 découpages pour les saisons).
Afin de normaliser mes données de taille de DV, j'ai fais une transformation log.

Pour que ce soit plus simple, mon tableau ressemble à ceci:
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   individu	sexe  replicat	saison	        ud_95
1	i1	F	rep1   	printemps_1	1.37
2	i2	M	rep1   	printemps_1	0.24
3	i3	F	rep2   	printemps_1	1.35
....
15	i1	F	rep1   	printemps_2	0.44
16	i2	M	rep1   	printemps_2	0.97
17	i3	F	rep2   	printemps_2	0.69
...
29	i1	F	rep1   	ete_1 	        7.52
30	i2	M	rep1   	ete_1 	        1.42
31	i3	F	rep2   	ete_1 	        1.59
...
Mes questions sont donc:
- Quel test de comparaison puis-je appliquer à mon jeu de données afin de montrer de possibles effets des 3 facteurs?
- Mon jeu de données est-il assez grand pour appliquer un test paramétrique?
- Les conditions sont-elles réunies pour faire des GLM, et ainsi sortir le meilleur modèle grâce aux AIC?
- Est-il possible de tester une éventuelle autocorrélation des données?

En remerciant par avance tous ceux qui consacreront de leur temps à l'avancée de mon rapport.