Analyses Factorielles et Régressions Logistiques réalisées à partir de données récoltées dans le cadre de l'Observatoire National des Maladies du Bois de la Vigne

Frédéric Bertrand (1) , Myriam Maumy (1) , Lionel Fussler (2) , Nathalie Kobes (2) , Serge Savary (3) , Jacques Grosman (4)

1 IRMA - Institut de Recherche Mathématique Avancée
2 DRAF-SRPV ALSACE - DRAF-SRPV Alsace
3 SV - Santé Végétale
4 DRAF-SRPV RHôNE - DRAF-SRPV Rhône

L'objectif de l'Observatoire National des Maladies du Bois de la Vigne est de faire un état des lieux de la répartition, de la fréquence et de l'intensité de l'expression des symptômes foliaires des maladies du bois, pour répondre objectivement à la question de leur progression éventuelle dans le vignoble français. En effet, suite à l'interdiction de l'utilisation de l'arsénite de soude le 8 novembre 2001, les viticulteurs ne disposent plus d'aucune méthode de lutte chimique « curative » contre les maladies du bois que sont l'esca, l'eutypiose et le black dead arm. Cet observatoire génère ainsi, chaque année, depuis sa création en 2003 par le ministère chargé de l'agriculture, un ensemble de données cohérentes susceptibles d'être abordées par différentes méthodes d'analyse statistique. Le jeu de données pour cette étude est complexe. En effet, il comporte des variables quantitatives et qualitatives qui évoluent au fil du temps, étant donné que les questionnaires ont été récoltés de 2003 à 2005. La problématique de l'étude est de dégager les grandes tendances en matière d'épidémiologie végétale présentes dans le jeu de données afin de déterminer quelles sont les mesures prophylactiques adaptées à mettre en œuvre collectivement et à grande échelle. Pour aborder le problème, nous avons utilisé des techniques descriptives et inférentielles. Le travail statistique s'est donc articulé en trois points. D'abord, nous nous sommes efforcés de mettre en évidence des relations entre les différentes variables de l'étude, puis nous avons utilisé des méthodes factorielles, à savoir l'analyse des correspondances multiples et l'analyse factorielle de données mixtes. Puis, afin de préciser les relations que nous avons pu mettre en évidence, notre choix s'est porté sur la construction et l'évaluation de modèles de régressions logistiques binaire et ordinale pour l'étude desquels nous avons utilisé des techniques bootstrap. Enfin, pour tenir compte du facteur temps, nous avons employé des techniques d'analyse factorielle de tableaux multiples, chaque tableau représentant une année de données. Ces différentes techniques seront rappelées ici, ainsi que les résultats des analyses réalisées.

Mots clés: Analyse des correspondances multiples; Analyse factorielle de données mixtes; Régression logistique binaire; Régression logistique ordinale; Bootstrap; Analyse factorielle de tableaux multiples

Domaines: Statistiques [math.ST]; Phytopathologie et phytopharmacie; Applications [stat.AP]

Frédéric Bertrand, Myriam Maumy, Lionel Fussler, Nathalie Kobes, Serge Savary, et al.. Analyses Factorielles et Régressions Logistiques réalisées à partir de données récoltées dans le cadre de l'Observatoire National des Maladies du Bois de la Vigne. 39ème Journées de statistique de la SFdS, Société Française de Statistique (SFdS). FRA., Jun 2007, Angers, France. pp.62. ⟨hal-00160208⟩