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Choix de modèle : split plot design, complete bloc ou autre ?
Bonjour,
j'ai une base de données et j'aimerais faire le tri afin de savoir ce que je peux moyenner ou pas, je m'explique:
dans ma base de données j'ai 3 variables mesurées:
- variable 1: la taille des racines
-variable 2: le poids des racines
.variable 3: le poids des plantes
j'ai aussi des variables qui peuvent influencer/expliquer ces mesures:
-variété (N=5)
-traitement (N=3) (les traitements sont réalisées dans des UE séparées)
-période d'observation en mois (N=2)
-année de l'essai (N=3 pour variable 1 et 2 et N=2 pour variable 3) = répétitions
Je considère l’année comme une répétition dans mes essais donc l’année doit être un random factor, c’est juste ?
Les observations de la taille des racines, du poids des racines et du poids des plantes sont réalisées à 2 périodes: 3 et 5 mois pour chacune des unités (un traitement par unité)), l'échantillonnage est destructif donc les observations à 5 mois sont réalisées sur des plantes différentes.
J'aimerais faire une ANOVA 3 ou 4 pour voir quels sont les variables et les interactions qui vont vraiment influencer mes variables mesurées afin de savoir ce que je vais pouvoir moyenner ou pas dans mes graphiques (par exemple si la variété n'a pas d'influence je peux faire la moyenne des 5 variété pour représenter l'influence des traitements sur les variables mesurées). Je ne sais pas comment m'y prendre pour faire cela et interpréter, pourriez-vous m'aider SVP?
Est-ce que je dois choisir un modèle split plot design, complete bloc ou autre ? Sachant que dans mes unités (une unité par traitement) les plantes sont réparties toujours dans le même ordre au sein d’une année (= 1 rep) mais l’ordre change en fonction des années (voir image en PJ).
J'aimerais aussi faire une matrice de corrélation et également représenter tout ça sur une ACP et faire un cercle de corrélation mais je ne sais pas si je peux et comment faire. Avez-vous des conseils ?
Sachant que pour le poids des plantes les mesures n'ont pu être réalisées que sur 2 années tandis que pour les autres variables mesurées elles ont été mesurées sur N=3 années, est-ce gênant si il y a des "na" pour ces différentes analyses?
Voici en PJ un fichier excel avec mes données ainsi qu’une image de mon design expérimental.
Merci par avance pour votre aide et vos pistes.
Meilleures salutations.