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De l’analyse des réseaux expérimentaux à la méta-analyse

Méthodes et applications avec le logiciel R pour les sciences agronomiques et environnementales

de David Makowski (auteur), François Piraux (auteur), François Brun (auteur)
Collection : Savoir faire
juin 2018
Livre papier
format 160 x 240 162 pages En stock
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L’analyse de données joue un rôle croissantdans la recherche agronomique, l’expertise scientifique et les étudesprospectives. Des sources de données multiples sont souvent disponibles pourestimer un paramètre clé ou pour tester une hypothèse d’intérêt scientifique ousociétal. Ces données, obtenues dans différentes conditions environnementalesou basées sur différents protocoles expérimentaux, sont généralementhétérogènes. Parfois même, elles ne sont pas accessibles et il est nécessairede les extraire d’articles scientifiques ou de rapports. Pourtant, une analyseglobale des données disponibles est essentielle pour augmenter la précision desestimations, évaluer la robustesse des conclusions et comprendre l’origine dela variabilité de certains résultats. Une synthèse quantitative de l’ensembledes données disponibles permet de mieux comprendre les effets de facteursexpérimentaux et d’affiner les recommandations agronomiques.

Conçu comme un guide méthodologique, cet ouvragemontre les intérêts et les limites de différentes méthodes statistiquespermettant d’analyser des données issues de réseaux expérimentaux et deréaliser des méta-analyses. Il s’adresse aux ingénieurs, étudiants etchercheurs impliqués dans l’analyse de données agronomiques. Notre objectif estde présenter les principales méthodes statistiques permettant de réaliser unesynthèse quantitative des données issues des réseaux expérimentaux et despublications scientifiques. Chaque chapitre expose une ou plusieurs méthodes etles illustre à l’aide d’exemples traités avec le logiciel R. Les données et lescodes R sont fournis et commentés afin de faciliter leur adaptation à d’autressituations pratiques. Ils peuvent être utilisés à partir du « package » R KenSynassocié à ce livre.

Chapitre 1. Introduction etexemples

Objectifs del’analyse de réseaux d’expérimentations et de la méta-analyse

Données

Le type dedonnées

La collectedes données

La validationdes données

Analyse

Principalesétapes

Présentationdes hypothèses testées

Collecte desdonnées

Validationdes données

Analyse desdonnées

Validation del’analyse

Communicationdes résultats

Objectif del’ouvrage

Un exemplesimple de modèle mixte

Définition

Données

Définition dumodèle

Estimation

Comparaisonavec le modèle sans effet aléatoire

Références

 

Partie I. Analyse des réseaux expérimentaux

 

Chapitre 2. Notions de base

Expérimentationagronomique

Réseaud’expérimentations

Définition

Exemple deréseau d’expérimentations

Notiond’environnement

Objectifsd’un réseau d’expérimentations

Notion depopulation d’environnements

Notiond’interaction

Références

 

Chapitre 3. Analyse d’un réseaud’expérimentations en blocs

aléatoires complets à un facteur étudié

Objectif duchapitre

Exemple « blé»

Modélisation

Modèle avecun effet expérimentation aléatoire

Modèle avecun effet expérimentation fixe

Exemple

Commentchoisir entre un modèle avec un effet expérimentation fixe et un modèle avec uneffet expérimentation aléatoire ?

Évaluation dumodèle

Normalité

Homoscédasticité

Indépendance

Donnéessuspectes

Comparaisonsde moyennes

Testsd’hypothèse : tests d’égalité

Intervallesde confiance

Testsd’hypothèse : tests d’équivalence

Exemple

Exemple « blé» : script R et analyse commentée

Références

 

Chapitre 4. Méthodes avancéespour l’analyse des réseaux

Analyse desdonnées moyennes

Étape 1 :analyse des expérimentations individuelles pour estimer les moyennes destraitements

Étape 2 :analyse des données moyennes

Exemple

Une variante: analyse des données moyennes avec un modèle fixe

Estimation dela variance d’interaction traitement-expérimentation

Script R

Expérimentationsavec variances hétérogènes

Introduction

Exemple « blé»

Pour allerplus loin

Donnéesmanquantes

Origine desdonnées manquantes

Moyennesajustées

Les facteurslieu et année

Objectif

Exemple «blé_pluri »

Modèle pourl’analyse des données moyennes

Estimation dela variance de l’interaction traitement-année-lieu

Variance dela différence entre deux traitements

Analyse del’exemple « blé_pluri » et script R

Références

 

Chapitre 5. Planification d’unréseau d’expérimentations

Objectif

Comparaisonde deux traitements

Cas d’unréseau multilocal

Cas d’unréseau multilocal et pluriannuel

Autrescontrastes

Comparaison àla moyenne de plusieurs témoins

Comparaison àla moyenne générale

Références

 

Partie II. La méta-analyse

 

Chapitre 6. Notions de basepour la méta-analyse

Définition,origine et principales étapes de la méta-analyse

Estimationd’une taille d’effet moyenne

Objectif

Recherchesystématique des études, sélection des références et extraction de données

Estimation dela taille d’effet moyenne avec un modèle sans effet aléatoire

Estimation dela taille d’effet moyenne avec un modèle à effets aléatoires

Métarégression

Objectif

Exemple

Modèles derégression avec et sans effet aléatoire

Exemple(suite)

Analysecritique des résultats

Références

 

Chapitre 7. Problèmesstatistiques spécifiques pour la méta-analyse

Définition dela taille d’effet

Correction desbiais liés à l’utilisation de ratios

Différenceentre moyennes d’observations

Taillesd’effet pour les données binaires

Coefficientde corrélation

Taillesd’effet basées sur la variance

Modèleslinéaires généralisés pour l’analyse de données discrètes

Modèlebinomial logit à effets aléatoires pour analyser l’effet d’un traitement

Exemple

Modèles nonlinéaires mixtes

Intérêt etdéfinition

Exemple

Modèlesbayésiens

Définition

Exemple :méta-analyse avec MCMCglmm

Références

 

Annexe. Ressources R pour mettre en œuvre les méthodes d’analyse des réseaux et de méta-analyse

PackageKenSyn : code R et jeux de données des exemples présentés dans

lesdifférents chapitres

Installation

Contenu etutilisation

Mettre enoeuvre le modèle mixte sous R

Ajuster unmodèle mixte

Manipuler lesrésultats des modèles mixtes sous R

Le packagemetafor, dédié à la réalisation de méta-analyses sous R

Approchebayésienne avec le modèle mixte

PackageMCMCglmm

 

Package coda

Références

 

Analyse de sensibilité et exploration de modèles Application aux sciences de la nature et de l'environnement

Livre papier 55,00 €

Principes des techniques de biologie moléculaire et génomique 3e édition revue et augmentée

Livre papier 29,00 €

Réussir le tempérage du chocolat Les clés d'un savoir-faire

Livre papier 35,00 €

Isabelle Christian

Guide des analyses en pédologie 3e édition revue et augmentée

Livre papier 35,00 €

Denis Baize

Gestion de la santé des poissons

Livre papier 39,00 €

Nutrition minérale des ruminants Nouvelle édition

eBook 21,99 €

François Meschy

Les sols Intégrer leur multifonctionnalité pour une gestion durable

Livre papier 45,00 €

Le lapin De la biologie à l'élevage

Livre papier 35,00 €

Thierry Gidenne

Guide des analyses en pédologie 3e édition revue et augmentée

Livre papier 35,00 €

Denis Baize

Les sols et la vie souterraine Des enjeux majeurs en agroécologie

Livre papier 49,00 €

Les sols Intégrer leur multifonctionnalité pour une gestion durable

Livre papier 45,00 €

Comprendre l'amélioration des plantes Enjeux, méthodes, objectifs et critères de sélection

Livre papier 24,00 €

André Gallais

Faut-il travailler le sol ? Acquis et innovations pour une agriculture durable

Livre papier 35,00 €

Langue(s) : Français

Editeur : Éditions Quae

Edition : 1ère édition

Collection : Savoir faire

Publication : 28 juin 2018

Référence eBook [PDF] : 02642NUM

Référence eBook [ePub] : 02642EPB

Référence Livre papier : 02642

EAN13 eBook [PDF] : 9782759228164

EAN13 eBook [ePub] : 9782759228171

EAN13 Livre papier : 9782759228157

Intérieur : Noir & blanc, Bichromie

Format (en mm) Livre papier : 160 x 240

Nombre de pages eBook [PDF] : 162

Nombre de pages Livre papier : 162

Poids (en grammes) : 305 (Livre papier)

Taille(s) : 7,6 Mo (PDF)

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