Bien concevoir et analyser son essai (Réf STATY) Présentiel
Dernière mise à jour : 04/09/2025
Apprenez à concevoir des essais fiables et à en analyser les résultats : protocoles, mises en lot, modèles statistiques... Cette formation vous donne les clés pour éviter les pièges courants et dialoguer efficacement avec un statisticien.
Public
Tout public
Prérequis
Avoir suivi la formation « Découverte de R et Rstudio » ou équivalent
Objectifs pédagogiques
- Expliquer les enjeux de l'expérimentation et les concepts de base pour réussir le montage de son expérimentation
- Réaliser une mise en lot de qualité pour réussir son expérimentation
- Identifier l'unité expérimentale, la variable réponse et les facteurs dans les données pour écrire le modèle d'analyse de variance approprié
- Expliquer les notions statistiques de base pour interpréter ses résultats correctement en évitant les pièges et/ou faciliter le dialogue avec son statisticien
Contenu
- Introduction :
- L'expérimentation, une démarche d'acquisition de références
- Comparaison avec d'autres approches : les enquêtes et la modélisation
- L'expérimentation : la clé pour dévoiler les liens de cause à effet
- Un protocole précis, pour une réussite garantie
- Les concepts fondamentaux à maîtriser pour réussir son essai :
- L'unité expérimentale, la variabilité biologique, les répétitions statistiques…
- Les fausses répétitions : un piège dans lequel ne pas tomber
- L'importance d'une mise en lot réussie (groupe témoin, équilibre, randomisation, blocs…)
- Les outils d'analyse :
- Principe de fonctionnement d'un test statistique sur un exemple concret
- Principe de l'analyse de variance sur un exemple concret
- Lecture pas à pas d'une table d'analyse de la variance (variabilité, degré de liberté, puissance statistique…)
- Lien avec le calcul d'effectifs pour déterminer le nombre d'animaux à intégrer dans un essai (puissance statistique)
- Les risques de mauvaise interprétation des résultats (différence/équivalence, unilatéral/bilatéral, inflation du risque…)
- Analyser ses dispositifs expérimentaux :
- Lien entre la nature, le statut et l'agencement des facteurs dans une expérimentation et l'écriture de son modèle d'analyse
- Analyser correctement un dispositif factoriel et en bloc via une analyse de variance à effets mixtes. Vérification de la qualité du modèle et interprétation des résultats.
- Les interactions : quand l'effet d'un facteur change selon l'influence d'un autre
- La covariable en expérimentation : un outil utile mais risqué. Comment bien l'utiliser ?
-
Sensibilisation au cas particulier des données longitudinales
- Les particularités des données longitudinales
- Les données longitudinales : pour répondre à quelle question ?
- Les pièges dans lesquels ne pas tomber !
Méthodes pédagogiques
- Exposés et échanges
- Manipulations, exercices pratiques
Evaluation des acquis
Questionnaire
Responsable pédagogique
LEGRIS Maxime
Diplômé en 2015 du Master Ingénierie Statistique et Numérique de l’Université de Lille 1, Maxime rejoint l’équipe DATA’STAT de l'Institut de l'Elevage pour renforcer les compétences du service dans le traitement des bases de données à l’aide de techniques de Data Mining.
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Repas et hébergement
Déjeuners offerts. L'hébergement et les repas du soir ne sont ni gérés, ni pris en charge par l'Institut de l'Elevage.