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De l'analyse des reseaux experimentaux a la meta-analyse
Francois Brun, Francois Piraux, David Makowski, et al.
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Beschreibung
L'analyse de donnees joue un role croissant dans la recherche agronomique, l'expertise scientifique et les etudes prospectives. Des sources de donnees multiples sont souvent disponibles pour estimer un parametre cle ou pour tester une hypothese d'interet scientifique ou societal. Ces donnees, obtenues dans differentes conditions environnementales ou basees sur differents protocoles experimentaux, sont generalement heterogenes. Parfois meme, elles ne sont pas accessibles et il est necessaire de les extraire d'articles scientifiques ou de rapports. Pourtant, une analyse globale des donnees disponibles est essentielle pour augmenter la precision des estimations, evaluer la robustesse des conclusions et comprendre l'origine de la variabilite de certains resultats. Une synthese quantitative de l'ensemble des donnees disponibles permet de mieux comprendre les effets de facteurs experimentaux et d'affiner les recommandations agronomiques.Concu comme un guide methodologique, cet ouvrage montre les interets et les limites de differentes methodes statistiques permettant d'analyser des donnees issues de reseaux experimentaux et de realiser des meta-analyses. Il s'adresse aux ingenieurs, etudiants et chercheurs impliques dans l'analyse de donnees agronomiques. Notre objectif est de presenter les principales methodes statistiques permettant de realiser une synthese quantitative des donnees issues des reseaux experimentaux et des publications scientifiques. Chaque chapitre expose une ou plusieurs methodes et les illustre a l'aide d'exemples traites avec le logiciel R. Les donnees et les codes R sont fournis et commentes afin de faciliter leur adaptation a d'autres situations pratiques. Ils peuvent etre utilises a partir du package R KenSyn associe a ce livre.Ce livre est egalement disponible en anglais sous le titre From Experimental Network to Meta-analysis aupres des editions Springer - www.springer.com
