chapitre 16

Question 1

principaux problèmes rencontrés en planification d’expériences

Answer 1

1. analyse incorrecte des plans en tiroirs
   - dénomination « expérience factorielle » (mauvais termes d’Erreur)
   - analyse comme si blocs complets
2. capacité des chercheurs à faire la différence entre facteurs nichés et croisés
3. substitution de l’erreur d’échantillonnage par l’erreur expérimentale et vice-versa = pas les bons d.l. pour les calculs de F
4. étude d’expériences qui contiennent des facteurs non répliqués (souvent T sans réplicas)
5. surutilisation des procédures de comparaisons multiples (regarder la structure des traits avec de choisir la méthode)
6. analyse incorrecte des expériences factorielles où on a un trait B qualitatif et un trait A quantitatif à plusieurs niveaux, incluant le niveau 0
   - doses 0 = même traitement peu importe la source
7. incapacité à utiliser le bon terme d’erreur dans les analyses de régression avec des expériences planifiées
   - si reps = on doit utiliser les contrastes polynomiaux
   - régression juste pour expériences sans reps
8. incapacité à analyser correctement l’expérience selon le dispositif
9. croyance selon laquelle ce sont les données brutes qui doivent être normalement distribuées pour que l’ANOVA soit valide
   - ce sont les résidus du modèle (les erreurs)

Question 2

principes de base de la planification d’expériences

Answer 2

1. toujours appliquer les 3 principes de Fisher (randomisation, répétitions, blocage)
2. toujours savoir qu’elle est l’UÉ
3. bien comprendre les concepts d’effets aléatoires et effets fixes (pour faire modèles mixtes)
   - on fait l’inférence statistique sur les effets fixes (effets de nos traitements)
   - effets aléatoires = blocs
4. bien comprendre à quoi correspondent les espérances des moindres carrés
   - = ajuster un modèle linéaire aux données = nous permet de calculer les termes d’erreur
5. bien connaître les dispositifs de base (CL, PEA, BC, SP, SSP, SP, B.inc)
6. dispo utilisé pour une expérience est déterminée par la présence ou non d’un facteur de blocage
7. reconnaître que la régression et l’ANOVA sont très reliées
8. expérience devrait toujours être analysée de la façon dont elle a été conçue (selon dispo)
9. mesures répétées devraient toujours être analysées en tant que tel
   - = avec des modèles mixtes = pour répondre au postulat d’indépendance des erreurs