📊 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗗𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀 𝗙𝗮𝗰𝘁𝗼𝗿𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲𝘀 : 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲 𝗲́𝘁𝗮𝗽𝗲 𝗽𝗮𝗿 𝗲́𝘁𝗮𝗽𝗲 ✅
L’analyse factorielle des données expérimentales (ANOVA factorielle) est une approche puissante pour comprendre comment plusieurs facteurs interagissent et influencent une variable de réponse.
Voici les principales étapes pour réussir votre analyse 👇
🧪 Étape 1 – Identifier la structure de l’expérience
Définissez la variable de réponse (ex : %GC), les facteurs étudiés (ex : Génotype & Sexe) et leurs niveaux (ex : Gpr174+, Gpr174−, Mâle/Femelle).
Confirmez le nombre de répétitions par combinaison de traitement.
📋 Étape 2 – Organiser vos données
Chaque ligne = une observation.
Incluez : Facteur A, Facteur B, Répétition, Mesure.
📊 Étape 3 – Explorer les données visuellement
Tracez un graphe d’interaction pour observer les tendances et déceler les croisements de lignes (signe d’interaction).
✅ Étape 4 – Vérifier les hypothèses de l’ANOVA
1️⃣ Normalité des résidus
2️⃣ Homogénéité des variances
3️⃣ Indépendance des observations
👉 Si ces conditions ne sont pas respectées, envisagez une transformation ou une méthode non paramétrique.
📈 Étape 5 – Exécuter et interpréter l’ANOVA factorielle
Incluez les effets principaux et l’effet d’interaction (A×B).
Si l’interaction est significative → comparez les niveaux à l’intérieur de chaque facteur.
Sinon → interprétez directement les effets principaux.
🧮 Étape 6 – Comparaisons multiples et taille d’effet
Ajustez les p-values (Tukey, Bonferroni…).
Ajoutez une mesure d’ampleur de l’effet (η² partiel) pour apprécier la portée biologique des différences.
📊 Étape 7 – Présentez et illustrez vos résultats
Montrez :
• Moyennes ± erreur standard
• Graphe d’interaction
• Points bruts pour visualiser la dispersion
🧠 Exemple d’interprétation :
Une ANOVA factorielle à deux voies a révélé une interaction significative entre le Génotype et le Sexe sur le %GC (p < 0,01).
Chez les femelles, Gpr174− présente un GC supérieur de 4 % à Gpr174+ (p < 0,001), tandis que chez les mâles, la différence n’est pas significative (p = 0,12).
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