Objectif
✅Définir les variables
Identifier la variable principale (indicateur) et les variables explicatives utiles (météo, interventions), en distinguant quantitatif / qualitatif.
CPhase 1 — Partie C
Indicateurs & plan de mesure
Objectif : choisir des indicateurs mesurables, définir unités, instruments, fréquence, et règles de gestion des données (valeurs manquantes, bornes, cohérence). C’est la base “maths” qui rend la Phase 3 possible.
Livrables : dictionnaire de variables + plan de mesure + règles de qualité (bornes, manquants).
Partie CObjectifs opérationnels
Objectif
✅Fixer unité, méthode, fréquence
Associer à chaque variable : unité, instrument/source, protocole, calendrier de mesure, responsable.
Objectif
✅Garantir la qualité
Définir des règles : bornes plausibles, gestion des valeurs manquantes, cohérence (unités, formats), traçabilité.
Partie CCours — Indicateurs & plan de mesure
Finalité mathématique :
passer d’une idée (objectif/hypothèse) à un dispositif de mesure :
variables, unités, fréquence, règles de qualité. Sans cela, l’analyse (Phase 3) est fragile ou impossible.
Notion 1
📏Variable / indicateur
Définition : une variable est une caractéristique mesurable (quantitative) ou décrite (qualitative). Un indicateur est une variable (ou un calcul) choisi pour suivre l’évolution d’un phénomène.
Exemples :
• Indicateur principal : production (kg, t/ha, nombre…) selon le système
• Variables explicatives : pluviométrie (mm), température (°C), intervention (date/type), incident (qualitatif)
Notion 2
🧭Chaîne de mesure
Principe : pour rendre une variable exploitable, on construit la chaîne :
Variable → unité → source/instrument → protocole → fréquence → responsable.
Exemple :
Variable : pluviométrie → unité : mm → source : station météo → protocole : cumul hebdo → fréquence : hebdo → responsable : étudiant.
Notion 3
📅Fréquence & calendrier
Idée : la fréquence doit capter les variations sans surcharger la collecte. Trop rare = on rate les ruptures ; trop fréquent = données incomplètes / fatigue de saisie.
Repères :
• variables météo : hebdomadaire (ou journalière si dispo)
• indicateur principal : hebdo / bimensuel selon le contexte
• événements : à chaque occurrence (date + commentaire)
Notion 4
🧾Qualité des données
Avant de collecter, on fixe des règles :
• bornes plausibles (valeurs impossibles = erreur)
• formats (date, séparateur décimal, unités)
• valeurs manquantes (code NA, note explicative)
• cohérence (même unité, même méthode)
Exemple : si on note la production en kg une semaine puis en tonnes la suivante, la série est inutilisable sans conversion.
Synthèse :
un plan de mesure, c’est un “contrat” : chaque variable est définie, mesurée de manière stable, et saisie dans un format exploitable.
Partie CMini-exercices (avec réponses cachées)
Contexte : parcelle unique (5 ha), campagne janvier → juin, suivi d’un indicateur de production.
Les données sont saisies dans un tableur ; la météo et les événements sont des variables explicatives.
Question 1
📏Choisir les variables
Énoncé : proposez 1 variable principale (indicateur) et au moins 5 variables explicatives. Indiquez pour chacune si elle est quantitative ou qualitative.
Réponse type attendue (niveau BTSA)
Variable principale : indicateur de production (quantitative).
Variables explicatives possibles : pluviométrie (quant.), température (quant.), intervention culturale (qual./date),
pression parasitaire (qual.), incident/panne (qual.), date d’intervention (quant./date).
Question 2
🧭Construire la chaîne de mesure
Énoncé : pour 3 variables (dont l’indicateur principal), complétez : variable → unité → source/instrument → protocole → fréquence → responsable.
Réponse type attendue (niveau BTSA)
Exemple 1 (indicateur) : production → kg (ou t/ha) → mesure/estimation exploitant → protocole défini → bimensuel → exploitant/étudiant.
Exemple 2 : pluviométrie → mm → station météo → cumul hebdomadaire → hebdo → étudiant.
Exemple 3 : intervention → date + type → carnet de suivi → enregistrement à chaque intervention → à l’événement → exploitant.
Question 3
🧾Règles de qualité
Énoncé : proposez 4 règles de qualité pour la collecte/saisie : (1) format date, (2) unités, (3) bornes plausibles, (4) gestion des valeurs manquantes.
Réponse type attendue (niveau BTSA)
Exemple : dates au format AAAA-MM-JJ ; unité unique pour la production (kg ou t/ha) ; bornes plausibles (pas de valeur négative) ; valeurs manquantes codées NA avec commentaire (raison : mesure non faite, incident…).
Partie CLivrables
Livrable C
📦Dictionnaire de variables
Tableau : variable, définition, type (quant/qual), unité, source/instrument, protocole, fréquence, responsable.
Livrable C+
📅Plan de mesure
Calendrier de collecte (janvier → juin) : dates prévues, variables relevées, contrôle de complétude.
Livrable C++
🧾Règles de qualité
Règles écrites : formats, unités, bornes, valeurs manquantes, cohérence (conversion si besoin) et traçabilité.