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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Inra Productions Animales

Les méta-analyses des données expérimentales : applications en nutrition animale

INRA Prod. Anim., 18(1), 63-73.

D. SAUVANT ¹, P. SCHMIDELY ¹, J.J. DAUDIN ²

1INRA INAPG, UMR Physiologie de la Nutrition et Alimentation, n° 791, 16 rue Claude Bernard, 75231 Paris Cedex 05

2 INRA INAPG, ENGREF, Mathématique et Informatique Appliquée, n° 518, 16 rue Claude Bernard, 75231 Paris Cedex 05

Résumé

Pour plusieurs raisons les recherches en sciences animales, en nutrition en particulier, nécessitent des traitements de bases de données de plus en plus importantes. En effet, pour les sujets d’intérêt, les nombres de publications et de résultats par publication se sont largement accrus. Il est donc de plus en plus nécessaire de pouvoir extraire des données quantitatives à partir des publications de la littérature. En conséquence les méthodes de méta-analyses statistiques des bases de données expérimentales deviennent essentielles et il importe de les mettre en œuvre d’une façon adéquate. La conduite des méta-analyses suit une démarche en plusieurs phases. La première phase concerne la définition des objectifs du travail et du cahier des charges qui en découle, déterminant pour le choix des publications candidates. Celles ci doivent être scrupuleusement évaluées avant d’être intégrées dans la base. Lors de cette intégration il convient d’effectuer un soigneux travail de codages (expériences, traitements…) qui seront autant de repères essentiels dans la suite de l’analyse. Les bases de données ainsi construites soulèvent des difficultés d’interprétation, elles contiennent des données manquantes et elles ne représentent pas un dispositif expérimental classique. Il est recommandé d’effectuer une première étape d’interprétation graphique de manière à pouvoir avoir une vue à la fois globale et précise des données. Cette phase est suivie d’une étude du méta-dispositif constitué par la base à interpréter. Ces différentes étapes conditionnent la définition du modèle statistique appliqué. Celui-ci doit permettre de bien différencier les variations inter- et intra-expériences, il peut intégrer des facteurs qualitatifs ou quantitatifs, d’autre part il tient compte d’effets fixes ou aléatoires. Enfin il peut tenir compte de systèmes de pondérations des données. Après ajustement du modèle, il convient de mettre en œuvre une étude post-analytique qui consiste en particulier à étudier les variations résiduelles et les rôles des différents traitements et expériences dans les résultats obtenus. A ce stade, il est souvent nécessaire de revenir à une des étapes précédentes. De ce fait, les méta-analyses constituent une démarche heuristique.

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