Bonjour,
Dans le cadre de mon stage j’essaie de traiter les données ordinales en fonction du temps afin d’analyser s’il existe une différence significative entre deux modalités différentes.
Voici mon ensemble de données
Nombre | Note | Semaine | Compagnon | Momies | Mycoses |
---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 13 | 0 | 1 | 2 |
2 | 1 | 13 | 0 | 1 | 1 |
3 | 4 | 13 | 0 | 1 | 1 |
4 | 2 | 13 | 0 | 1 | 1 |
31 | 5 | 13 | 1 | 2 | 1 |
1 | 3 | 14 | 0 | 3 | 2 |
num est le numéro de la plante, il y a 30 plantes dans chaque modalité, donc un total de 60 plantes.
Note est la note donnée en fonction de la quantité de pucerons trouvés sur la plante : 1 "absence" 2 "fondatrice 3 "fondatrice + larves 4 "colonie 5 "colonie ailée".
Semaine est le niveau de faiblesse dans lequel les déclarations ont été faites.
Companion est la modalité 0 "sans plante compagne 1 "avec plante compagne".
momies est la note donnée en fonction de la quantité de momies trouvées sur la plante : 1 "absence" 2 "peu" 3 "beaucoup".
J’ai effectué une régression linéaire en utilisant la fonction polr mais le temps est pris en compte ici comme un facteur fixe.
head(puceron, 2)
aphid$Note = factor(aphid$Note)
e = polr(Note ~ num + Semaine + Compagnon, data = aphid, Hess = TRUE)
n4 = data.frame(num = 30, Semaine = 14, Compagnon = 0)
predict(e, n4, type = "probs")
exp(cbind(OR = coef(e), confint(e)))
Je veux trouver un moyen de voir s’il existe une différence statistique entre le nombre de pucerons, de momies, de mycoses et de semaines des deux modalités. Existe-t-il un modèle qui puisse faire cela ?