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
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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 :
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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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La pratique de l’analyse statistique dans les campagnes
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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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