Chapitre 16 Flashcards
(10 cards)
Erreurs statistique courantes
- Mauvaise décomposition ANOVA pour Split-plot
- Expé factorielles niché vs croisé
- Confondre erreur expé et erreur échantillonnage
- Aucune répétition d’un traitements
- Trop grande utilisation de comparaison multiple
- Plusieurs facteurs avec des niveaux 0, souvent juste 1 traitement pas plusieurs traitements)
- Utiliser le bon terme d’erreur dans la régression
- Analyser l’expérience en fonction du bon plan
- Distribution normale des erreurs et non des données
Mauvaise décomposition ANOVA pour Split-plot
Il faut séparer le terme d’erreur en deux. Erreur a pour parcelle principale, erreur b pour sous parcelle
Expé factorielles niché vs croisé
Croisé = classique toutes combinaisons possible
Niché = A1B1 A1B2, A2B3 A2B4, etc
Confondre erreur expé et erreur échantillonnage
Bien identifier UE (plus petite unité où est appliqué un traitement) et U échantillonnage (plusieurs observations pour même UE)
Aucune répétition d’un traitements
Exemple chambre avec 2 T° différentes. Il est impossible de dissocier effet T° et effet chambre. Il faut donc considérer 2 expé différentes (pas de rep de T°)
Trop grande utilisation de comparaison multiple
Si traitements structuré = comparaison simple
Plusieurs facteurs avec des niveaux 0, souvent juste 1 traitement pas plusieurs traitements)
Dose de fertilisant 0, donne le même traitement peut importe le nb de fertilisant différent
Utiliser le bon terme d’erreur dans la régression
Exemple avec un traitement quantitatifs de 3 dl
- linéaire 1
- Quad 1
- Résidu 1 (3 - 1 - 1)
Résiduel n’Est pas genre total dl de U.E - 1 - 1
Analyser l’expérience en fonction du bon plan
Exemple avec la chambre avec 2 T° différentes, sans répétition. Analyser comme si c’était 2 expériences différentes
Distribution normale des erreurs et non des données
On cherche seulement que les erreurs soient distribuées normalement dans le modèle mathématique de l’ANOVA. Pas le Y.
