Aptitude des modèles des plus proches voisins à la réduction de l’erreur expérimentale en expérimentation agronomique sur champ : Une illustration

Résumé

Le présent travail illustre par l’exemple l’importance de l’utilisation des modèles des «plus proches voisins» pour réduire l’erreur expérimentale en expérimentation agronomique sur champ où les dispositifs expérimentaux classiques ne peuvent en général que contrôler partiellement l’hétérogénéité du terrain. Cette erreur expérimentale est considérée comme le facteur explicatif principal de la puissance d’une expérience. Les résultats obtenus ont montré que :
— l’effet des itérations du modèle des plus proches voisins (MPPV) utilisé sur la réduction de l’erreur expérimentale est très positif,
— l’analyse des données brutes selon un dispositif en blocs aléatoires complets a permis de réduire le carré moyen résiduel de 38% par comparaison à une analyse des mêmes données selon un dispositif complètement aléatoire,
— l’analyse des données ajustées à l’effet terrain à laide du MPPV selon un dispositif complètement aléatoire a permis de réduire le carré moyen résiduel de 77% par comparaison à une analyse des données brutes selon le même dispositif et de 63% par comparaison à une analyse des mêmes données brutes selon un dispositif en blocs aléatoires complets,
— la prise en considération de la structure des blocs n’a aucun effet sur la réduction du carré moyen résiduel, une fois les données ajustées à l’effet terrain à l’aide du MPPV utilisé.