Modèle de fertilisation (npk) durable pour le riz en double culture irriguée dans la vallée du fleuve Sénégal

CHAPITRE IV

Applications

D

Ans cette partie, nous allons appliquer le modèle d'analyse univariée avec mesures

répétées de l'approche par moindres carrées et le modéle mixte du maximum de
vraisemblance. Pour chaque modèle nous présenterons ses avantages ainsi que ses limites puis déterminer le meilleur modéle. Une fois choisi, les hypothèses de validation seront vérifiées avant d'entamer les estimations des différents paramétres intéressant du modèle. Pour finir, nous allons proposer des tests de comparaisons de moyennes multiples pour départager les différents traitements afin de sélectionner le(s) meilleur(s) traitement(s).

I Modèle d'analyse univariée

Le modéle a été bien défini dans la partie modélisation il ne reste que son application dans les données de cette expérimentation. Comme nous l'avons suggéré dans la partie modélisation, l'étude se fait séparément par site à savoir Ndiaye, dans le delta et Fanaye, dans la moyenne vallée. En effet, pour se faire nous allons utiliser la procédure GLM du logiciel SAS (Version 9.00), dont le programme est :

proc glm data Ndiaye ;

class bloc trait annee ;

model rend=trait bloc(trait) annee trait*annee;

random bloc(trait) /test;

run;

Les résultats nous fournissent le table de l'analyse de la variance IV.1 que nous allons analyser.

20 CHAPITRE IV. APPLICATIONS

Tableau IV.1 - Tableau d'analyse de la variance univariée

Source	ddl	TypeIII SS	Carré moyen	F	Pr >F
trait	11	152.589517	13.871774	13.54	<.0001
MS(bloc(trait))	36	36.874400	1.024289
bloc(trait)	36	36.874400	1.024289	1.15	0.2908
saison	3	132.229262	44.076421	49.33	<.0001
trait :saison	33	46.821037	1.418819	1.59	0.0400
MS(Ereur)	108	96.498050	0.893500

I.1 Analyse de l' effet des facteurs fixes

Effet traitement

Le traitement a un effet significatif sur le rendement, cela signifie que les différents traite-mens appliqués ont une différence trés significative au niveau a = 5 avec une probabilité (Pr > F) < 0.0001.

Effet saison

La saison a un effet significatif sur le rendement, cela revient à dire que les cultures successives ont une différence significative du point de vue rendement. au seuil a = 5% avec une probabilité (Pr > F) < 0.0001.

Interaction traitement et saison

L'interaction traitement et saison est significative au seuil de 5%. Ceci indique que la saison a un effet différent pour chacun des traitements appliqués. Cela signifie que le traitement et la saison agissent simultannément sur le rendement du riz

Bloc dans traitement

La variabilité expliquée par l'unicité des blocs n'est pas significatif, puisque le terme aléatoire bloc dans traitement a un seuil observé de 0.29. Cette non significativité n'implique pas la non variabilité au sein d'un même bloc dans traitement d'où l'ouverture vers le modèle mixte.

II. APPROCHE PAR MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE 21