Analyse de covariance généralisée et modélisation du dosage progressif en alimentation animale : application à l'étude du tourteau de colza
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
In the multivariate model where the variables are strongly correlated, a covariance analysis (ANCOVA) is strongly advisable. The classical ANCOVA method may be used only if the covariate is not affected by the treatments in the experiment. F. Smith (1957) illustrated the case of an ANCOVA with covariate affected by treatments that lead to erroneous conclusions. We proposed some generalized ANCOVA methods. Three methods are explained. The first two are used for study of colza-oil cake in avicol feeding, with experimental data from INRA. The third concerning statistical synthesis has been presented only from a theoretical point of view. The introduction of a new food for animals can be less adaptable because of the lack of animal appetite as regards to the new food. To increase the efficiency of the experiments we propose amodelization of the progressive dosage in animal feeding, using the confidence simultaneous inter-vals of the comparisons "treatments- control" with optimal allocations of treatments and control of the development of experiment.
Abstract FR:
"Dans un modèle multidimensionnel dont les variables sont fortement corrélées, une analyse de covariance (ANCOVA) est à recommander. La méthode classique d'ANCOVA ne peut cependant être effectuée que si la covariable n'est pas affectée par les traitements dans l'expérience. F. Smith (l957) a illustré le cas d'une ANCOVA dont la covariable était affectée par les traitements; l'analyse conduisait à des conclusions erronées. Nous avons cherché des méthodes d'ANCOVA plus générales. Trois méthodes sont développées; les deux premières méthodes sont illustrées par l'étude de l'effet du tourteau de colza en alimentation avicole, à l'aide de données d’une station de recherche de l'INRA. La troisième méthode appliquée à une synthèse statistique n’a pu être présentée que d'une manière théorique. L'introduction d'un nouvel aliment pour animaux peut manquer d'efficacité en raison de l'inappétence de l'animal pour cet aliment. Pour éliminer cet effet d’inappétence nous proposons une modélisation du dosage progressif en alimentation animale, utilisant la méthode des comparaisons simultanées "traitements- témoin", avec affectations optimales des traitements et contrôle du déroulement de l’expérience. "