Service Traitement de l’Information et Méthodologies

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Planification des essais en champs et méthodes d’analyse des résultats :

le point de vue de Arvalis – Institut du végétal

Partie 2 : analyse des résultats

François PIRAUX

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Arvalis – Institut du végétal

f.piraux@arvalisinstitutduvegetal.fr

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Organisation au niveau expérimentation à Arvalis

Responsables de protocoles

ExpérimentateursService Stat

• écriture des protocoles

• synthèse des résultats

• mise en place et suivi des essais

• analyse

SERVICE D’APPUI

• consultance 70 %

• formation 15 %

• veille 15 %

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Analyse des résultats d’essais

• les personnes qui réalisent un essai analysent les résultats

• méthodes simples : modèle linéaire et ANOVA

• objectif de l’analyse = validation statistique de l’essai

examen des résidus

• analyses « standardisées »

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Analyse des résultats d’essais

HISTOGRAMME DES RESIDUS

4342 4133 35 4531 34 4423 25 2414 22 21 3212 15 11 13

EFFECTIF 6 7 5 2

INDICES DE NORMALITE (coefficients de K.PEARSON)SYMETRIE (valeur idéale théorique = 0) : BETA 1 = .54 PROBA : .15129APLATISSEMENT (valeur idéale théorique = 3) : BETA 2 = 3.36 PROBA : .71176

RESIDUS SUSPECTS (méthode de GRUBBS) NEANT

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Analyse des résultats d’essais

CARTOGRAPHIE DES RESIDUS1 2 3 4

1Cb1

Ab1

Db1

Bb1

2Db2

Ab2

Cb2

Bb2

3Cb3

Bb3

Ab3

Db3

4Cb4

Ab4

Db4

Bb4

5Db5

Cb5

Bb5

Ab5

ECARTS-TYPES DES RESIDUS

ECARTS-TYPES FACTEUR 1 = TRAITEMENTS1 (A) 2 (B) 3 (C) 4 (D)3.39 2.12 3.54 1.22

KHI2 = 4.28 PROBA =.23123

ECARTS-TYPES BLOCS = BLOC1 (b1) 2 (b2) 3 (b3) 4 (b4) 5 (b5)2.16 4.32 3.56 1.83 0.82

KHI2 = 6.86 PROBA =.14184

INTERACTION TRAITEMENTS*BLOCS

SCE test de TUKEY = 4.94 PROBA = .5121

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Service Stat

Service d’appui• consultance (70%) :

- aide à l’interprétation de résultats d’analyses- aide à la rédaction de protocoles- encadrement de stagiaires- analyse des « cas difficiles » (covariable, gradient intra-bloc, réseaux d’essais à « trous », mesures répétées, …)

• formation (15%) : interne et externe

• veille (15%)

D’une façon générale, le rôle du service stat consiste à mettre en œuvre et à garantir le bon usage des méthodes les plus appropriées aux besoins de l’institut

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Service Stat

• modèle linéaire généralisé pour traiter des données non distribuées normalement (%, comptages)

• modèle mixte pour traiter des données

i) présentant différents niveaux de variabilité aléatoire (bloc, lieux, variétés*lieux, …)

ii) non indépendantes (mesures répétées)

• méthodes spatiales pour l’analyse d’essais hétérogènes et d’essais sans répétition

• méthodes pour l’étude de l’interaction génotype*milieu

• méthodes bayésiennes pour prendre en compte une information a priori

Notre activité de veille nous amène à identifier, mettre en œuvre et transférer les méthodes les plus appropriées aux besoins de l’institut, par exemple :

Service Traitement de l’Information et Méthodologies

Service Stat

Le rôle du service statistique consiste également à garantir le bon usage des méthodes utilisées, y compris des méthodes « traditionnelles ».

Pour les expérimentateurs, l’analyse des résultats n’est pas de la routine.

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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes

1 4

3 5

2 5(L1)

(L2)

6 3

1 2 4 6

(C1) (C2) (C3)

6 2(L3) 5 4 1 3

Dispositif en carré semi-latin …

… analysé en bloc

… analysé en bloc dans les 2 directions et on retient l’analyse qui convient le mieux

Analyse ne correspondant pas au dispositif

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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes

1 4

3 5

2 5Bloc 1

Bloc 2

6 3

1 2 4 6

1 2Bloc 3 3 4 5 6

Le bloc 3 est dans un ordre déterminé … le même pour les 5 essais du réseau

Randomisation

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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes

Variété A Variété B

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Comparaison A - B test t avec 300 « répétitions »

Carte de rdt

Nouvelles technologies

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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes

Variété A Variété B

Comparaison A - B ANOVA avec 4 blocs

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Bloc 1

Bloc 2

Bloc 3

Bloc 4

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Que faire en présence de données suspectes ?

tendance à supprimer systématiquement les données suspectes

Données suspectes

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Essai traitement fongicide : 3 traitements étudiés

13 blocs

Variable analysée : teneur en DON

ATTENTION : les hypothèses de l'analyse de variance ne sont pas bien respectées La distribution des résidus ne suit pas une loi Normale Il existe 2 résidus suspects Les variances intra-traitements ne sont pas homogènes Les variances blocs ne sont pas homogènes Il y a une interaction traitements*blocs

Si on supprime les 2 données suspectes, il en sort une autre. Si on la supprime également, il en sort une quatrième. Si on la supprime, tout va bien !

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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes

En réalité, il existe une liaison entre la variance et la moyenne des données :

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

moyenne

va

ria

nc

e

L’analyse réalisée sur ln(DON) ne présentent pas de problème

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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes

Interaction traitements * blocs

Supprimer un bloc ? Un traitement ?

INTERACTION TRAITEMENTS*BLOCS

SCE test de TUKEY = 18145.11 PROBA = .0001

Essai techniques de désherbage : 6 techniques étudiées

3 blocs

Variable analysée : nombre d’oxalis

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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes

Le phénomène est multiplicatif modèle additif pas adéquat

0

50

100

150

200

250

300

350

200 300 400 500 600 700 800

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

6 7 8 9 10

Passage ou logDonnées brutes

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Conclusion

Garantir l’excellence méthodologique de nos travaux c’est utiliser des méthodes de « pointe », mais cela consiste également à faire en sorte que les « fondamentaux » soit respectés.

Deux conditions :

- formation des utilisateurs

- assistance des utilisateurs

EFFORT PERMANENT