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L’analyse de données joue un rôle croissant dans la recherche agronomique, dans l’expertise scientifique et dans les études prospectives. Conçu comme un guide méthodologique, cet ouvrage présente les intérêts et les limites de différentes méthodes statistiques permettant d’analyser des données agronomiques issues de réseaux expérimentaux et de réaliser des méta-analyses.

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

L’analyse de données joue un rôle croissant dans la recherche agronomique, dans l’expertise scientifique et dans les études prospectives. Conçu comme un guide méthodologique, cet ouvrage présente les intérêts et les limites de différentes méthodes statistiques permettant d’analyser des données agronomiques issues de réseaux expérimentaux et de réaliser des méta-analyses.

Mis à jour le 04/07/2018
Publié le 04/07/2018

Des sources de données multiples sont souvent disponibles pour estimer un paramètre clé ou pour tester une hypothèse d’intérêt scientifique ou sociétal. Ces données, obtenues dans différentes conditions environnementales ou basées sur différents protocoles expérimentaux, sont généralement hétérogènes. Parfois même, elles ne sont pas accessibles et il est nécessaire de les extraire d’articles scientifiques ou de rapports. Pourtant, une analyse globale des données disponibles est essentielle pour augmenter la précision des estimations, évaluer la robustesse des conclusions et comprendre l’origine de la variabilité de certains résultats. Une synthèse quantitative de l’ensemble des données disponibles permet de mieux comprendre les effets de facteurs expérimentaux et d’affiner les recommandations agronomiques.

Cet ouvrage s’adresse aux ingénieurs, étudiants et chercheurs impliqués dans l’analyse de données agronomiques. Il présente les principales méthodes statistiques permettant de réaliser une synthèse quantitative des données issues des réseaux expérimentaux et des publications scientifiques. Chaque chapitre expose une ou plusieurs méthodes et les illustre à l’aide d’exemples traités avec le logiciel R. Les données et les codes R sont fournis et commentés afin de faciliter leur adaptation à d’autres situations pratiques. Ils peuvent être utilisés à partir du « package » R KenSyn associé à ce livre.   

 

Les auteurs :

David Makowski est statisticien, agronome et directeur de recherche à l’Inra

François Piraux est statisticien chez Arvalis-Institut du végétal 

François Brun travaille à l’Acta sur le numérique, la modélisation et l’analyse des données  

 

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

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

Editions Quae – coll. Savoir faire, 162 pages – juin 2018 – 25 euros