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Cet ouvrage se situe dans un courant de recherche, né en France dans les années 1970 à partir des travaux de H. Rouanet et D. Lépine, qui consiste à refondre, à partir d'une formulation algébrique, les méthodes traditionnelles d'analyses statistiques des données expérimentales. -Les données des chercheurs sont en règle générale des données structurées ; la formalisation des structures, étroitement liée au plan de recueil des données (plan d'expérience ou plan d'enquête) fournit un cadre aux questions que le chercheur se pose à propos des données. -Le problème de la généralisabilité des conclusions est incontournable ; l'idée d'interférence spécifique permet, à l'intérieur de chaque situation, d'appliquer les procédures inférentielles adaptées pour les structures qui interviennent dans cette situation. -Il s'agit de fournir des procédures répondant aux objectifs réels de l'induction ; les procédures bayésiennes, envisagées comme un prolongement des tests de signification usuels permettent notamment de se prononcer sur l'importance de chaque effet examiné, et non seulement sur son existence ; en particulier les procédures fiduco-bayésienne expriment, pour chaque question posée par le chercheur, "ce que les données ont à dire", indépendamment de toute information extérieure. Il en résulte une construction nouvelle, de plus en plus autonome par rapport aux développements traditionnels de l'analyse de la variance à l'anglo-saxonne : l'Analyse Bayésienne des Comparaisons, parce que la notion formalisée de comparaison y joue un rôle central, diversifié.
Cet ouvrage se situe dans un courant de recherche, né en France dans les années 1970 à partir des travaux de H. Rouanet et D. Lépine, qui consiste à refondre, à partir d'une formulation algébrique, les méthodes traditionnelles d'analyses...