Statistiques encore...

Bonjour à tous,

Avant de commencer, je tiens à préciser que je suis nul en statistiques tout ce post.

J'ai fait une expérience de quantification d'expression d'un protéine par immunofluorescence. Je dispose d'une culture cellulaire, que j'ai traité indépendamment avec 6 traitements. Je voudrais être sur que les variations d'expression de la protéine que j'observe sont dues au traitement. Je crois que le test approprié serait une ANOVA 1. Ma question est la suivante : existe-t-il un moyen d'effectuer ce test facilement et rapidement? En effet j'ai reproduit le test plusieurs fois en variant les conditions des traitement (temps et concentrations) et si je pouvais ne pas faire 25 calculs d'ANOVA ça m'arrangerait.

Merci,
A+

Salut,
C'est effectivement une ANOVA 1 qu'il faut faire puisque tu n'as qu'un facteur : le traitement.
Le moyen le plus rapide c'est bien sur d'utiliser le célèbre logiciel R!! bien qu'il soit un peu indigeste quand on ne connait pas je l'avoue.
En fait il faut que tu construise un tableau dans excel avec 2 colonnes, une pour le traitement (variable qualitative explicative) et une pour la quantification (variable quantitative à expliquer). Tu peux mettre en première ligne de chacune des colonnes le nom de la variable (traitement et quantification). Ensuite il faut copier ce tableau dans un bloc note pour créer un fichier txt utilisable dans R.
Après c plus compliqué, il faut rentrer dans R! (faut bien s'y mettre à un moment!)

- 1ère commande : appeler son fichier bloc note en lui donnant un nom (ex:experience) et en indiquant son emplacement dans l'ordi. Exemple si le fichier s'appelle à la base exp.txt et qu'il est rangé dans le dossier "Quantification" :
experience=read.table("C:/Mes Documents/Quantification/exp.txt",h=T)
Rq : h=T c pour lui dire que la première ligne du tableau sont les noms des variables.

- 2ème étape : lui dire que tu ne travailleras que sur ce fichier
attach(experience)

- 3ème étape : construire ton modèle statistique c'est-à-dire "quantification en fonction du traitement".
modele=lm(quantification~traitement)
tu as donc un objet "modele" sur lequel tu va faire une analyse de variance à un facteur ou "ANOVA 1".

- 4ème étape : l'analyse
anova(modele)

Et normalement il te sort les résultats avec une p-value qui correspond à la probabilité qu'il n'y ait pas d'effet du traitement. Si elle est très petite (inférieure à 0.05) c'est que tu as peu de chance de te tromper en disant que l'effet du traitement est significatif.

Voilà j'espère que tu pourras t'en sortir avec tout ça. N'hésite pas si tu as des problèmes (on a toujours des problèmes avec R! )

Juste une question supplémentaire ?
Quels sont tes 6 traitements, car tu parles de température et concentrations...
Je voudrais m'assurer que tu n'es qu'un seul facteur et non pas des interactions possibles ?

Afin de faire une courbe dose-réponse, j'ai effectué des expériences indépendates avec des temps d'incubaton différents. Je ne vais pas comparer les expériences entre elles néanmoins, seulement savoir si les résultats que j'ai pour chaque expérience (temps et concentrations fixes) sont significativement différents.