De l'analyse des Réseaux Expérimentaux à la Méta-Analyse : Méthodes et Applications Avec le Logiciel R Pour les Sciences Agronomiques et Environnementales

Intro -- Sommaire -- 1. Introduction et exemples -- Objectifs de l'analyse de réseaux d'expérimentations et de la méta-analyse -- Données -- Le type de données -- La collecte des données -- La validation des données -- Analyse -- Principales étapes -- Présentation des hypothèses testées -- Collecte des données -- Validation des données -- Analyse des données -- Validation de l'analyse -- Communication des résultats -- Objectif de l'ouvrage -- Un exemple simple de modèle mixte -- Définition -- Données -- Définition du modèle -- Estimation -- Comparaison avec le modèle sans effet aléatoire -- Références -- Partie I. Analyse des réseaux expérimentaux -- 2. Notions de base -- Expérimentation agronomique -- Réseau d'expérimentations -- Définition -- Exemple de réseau d'expérimentations -- Notion d'environnement -- Objectifs d'un réseau d'expérimentations -- Notion de population d'environnements -- Notion d'interaction -- Références -- 3. Analyse d'un réseau d'expérimentations en blocs aléatoires complets à un facteur étudié -- Objectif du chapitre -- Exemple « blé » -- Modélisation -- Modèle avec un effet expérimentation aléatoire -- Modèle avec un effet expérimentation fixe -- Exemple -- Comment choisir entre un modèle avec un effet expérimentation fixe et un modèle avec un effet expérimentation aléatoire ? -- Évaluation du modèle -- Normalité -- Homoscédasticité -- Indépendance -- Données suspectes -- Comparaisons de moyennes -- Tests d'hypothèse : tests d'égalité -- Intervalles de confiance -- Tests d'hypothèse : tests d'équivalence -- Exemple -- Exemple « blé » : script R et analyse commentée -- Références -- 4. Méthodes avancées pour l'analyse des réseaux -- Analyse des données moyennes -- Étape 1 : analyse des expérimentations individuelles pour estimer les moyennes des traitements -- Étape 2 : analyse des données moyennes -- Exemple.