Les statistiques

pour les Centres de Recherche

Les chercheurs sont sans cesse confrontés aux difficultés d’interprétation des données. Il leur est indispensable d’utiliser des méthodes efficaces de traitement des données, seules à même de mettre en évidence des différences qui sont parfois de faible amplitude. Les méthodes statistiques utilisées doivent également être mentionnées dans les publications.

Pour vous permettre de maîtriser ces difficultés, nous proposons deux types de solutions :

• des formations aux méthodes statistiques,
• le traitement de vos données pour un expert-statisticien.

Analyse descriptive (étude de l’existant)

Les chercheurs possèdent parfois un grand nombre de données dont l’analyse peut aider à choisir des orientations pour les futures recherches.

Des analyses multidimensionnelles telles que l’analyse en composantes principales permettent de décrire les données, d’étudier les relations entre les variables mesurées et d’étudier les proximités entre les individus statistiques inclus dans l’analyse.

L’analyse en composantes principales permet la synthèse d’un grand tableau de données comportant de nombreuses corrélations. Ce type d’analyse peut être réalisé, dans une première approche, pour étudier et mettre en évidence une structure des données. Des méthodes PLS peuvent également être utilisées dans un contexte de régression multidimensionnelle.

Plans d’expérience

Les plans d’expérience permettent de choisir et d’organiser les essais à réaliser de manière pertinente et efficace. Le nombre de répétitions peut être déterminé  afin de pouvoir mettre en évidence des différences entre traitements.

Analyse statistique des essais réalisés

Plusieurs méthodes de traitement des données peuvent être utilisées selon la nature des données. L’analyse de la variance permet d’analyser efficacement des données de type continu, lorsque les données ont des structures variées, notamment en présence d’effets blocs qui sont des effets parasites d’amplitude potentiellement non négligeable, sans intérêt pour l’étude mais néanmoins existants. Des covariables peuvent parfois être utilisées pour affiner l’analyse.

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