chapitre 14

Question 1

méthodes de réduction de la variance de l’erreur expérimentale

Answer 1

1. formation de blocs
2. raffinement techniques expérimentales (bonne technique, sélection traitements et UÉ, contrôle cond. env.)
3. augmenter le nb de reps
4. analyse de covariance
   - ANCOVA nécessite moins de d.l. que ceux requis pour les blocs
   - enlever la variabilité ed la var. dépendante Y associée à une var. indépendante X
   -

Question 2

conditions pour que ANCOVA soit applicable

Answer 2

1) Doit avoir une relation linéaire entre Y (variable réponse) et X (covariable)
2) Effet de bX doit être additif (effet additif de la covariable)
3) Doit avoir homogénéité des b entre les traitements (pentes parallèles)
4) Covariable ne doit pas être influencée par les traitements si le but est d’améliorer la précision

Question 3

avantages ANCOVA

Answer 3

1. permet contrôle erreur exp. et améliore la précision de l’expérience

2, besoin de moins de d.l. que les blocs

3. peut servir au calcul de données manquantes

Question 4

désavantages ANCOVA

Answer 4

1. mesure d’une covariable indépendante des autres variables indépendantes mesurées (mesure de plus)
2. perte efficacité dans la réduction de la variance par ajustement linéaire si la relation entre X et Y n’Est pas réellement linéaire
3. pentes des droites de régression pour chacun des traitements doivent être homogènes
4. prudence lors du choix de la covariable (ne doit pas être influencée par traitements)
5. tests de comparaison des moyennes ajustées sont plus complexes

Question 5

buts ANCOVA

Answer 5

• améliorer précision -> simplifier un plan d’expérience en prenant compte une covariable
• utiliser le matériel disponible (ex. animaux de poids différents)
• généraliser les conclusions de l’expérience -> valide pour l’ensemble des animaux

Question 6

conditions d’utilisation de rapports de 2 variables

Answer 6

1. doit avoir un intérêt direct pour la quantité
2. droite doit passer par l’origine
3. La relation entre le rapport Y/X et la variable indépendante (X) est linéaire avec une pente nulle (= 0)
4. Les variances des variables devraient augmenter avec une augmentation de la magnitude des variables
5. La comparaison des r2 détermine le meilleur ajustement (entre rapports et ANCOVA)

Question 7

désavantages utilisation des rapports de 2 variables

Answer 7

1. relativement imprécis
2. distribution non-normale fréquente = défi dans l’analyse des données
3. ne fournis pas d’infos sur la relation entre les 2 variables dont le rapport est utilisé
4. données de dénombrement = curieuses distributions