STATISTIQUE. MENSURATIONS PAIRÉIS
597
Calcul du coefficient de corrélation (r$). — Si (sg) e l la variance
des valeurs de ( 1 ) d un échantillon et si (s * ) est la variance des valeurs de (A)
r =
—(y — ÿ)]
(fl
1) SxSy
(78)
Fig. 16.3. — Variables pairées. Nuage
de points correspondant à une corrélation positive.
Fig. 16.4. — Variables pairées. Nuage
de points correspondant à une corrélation négative.
et :
b = r
Sy.
Sx
L’équation (76) de la droite de régression de (Y) par rapport à (A’) peut
ainsi s’écrire :
(ÿ-î) = r?( * -X)
(80)
égalité qui montre encore que la droite de régression passe par le point de
coordonnées (X, Y).
16.5. TEST (z2) (x)
Le biologiste des pêches a souvent besoin de confronter les résultats
réels obtenus sur le terrain avec les nombres correspondants de l'hypothèse
ou de la théorie en cause. Nous avons vu que dans l'étude des populations
sur échantillons les paramètres de ces derniers étaient sujets à des fluctuations provenant des hasards mêmes de cet échantillonnage. Le problème
consiste donc à vérifier, au moyen d’un test statistique approprié, si les résultats réels obtenus restent dans le cadre des fluctuations normales théoriques
et confirment l’hypothèse de travail, ou au contraire s’ils en débordent
(1) Prononcer « ki deux » ou « ki au carré ».
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Calcul du coefficient de corrélation (r$). — Si (sg) e l la variance
des valeurs de ( 1 ) d un échantillon et si (s * ) est la variance des valeurs de (A)
r =
—(y — ÿ)]
(fl
1) SxSy
(78)
Fig. 16.3. — Variables pairées. Nuage
de points correspondant à une corrélation positive.
Fig. 16.4. — Variables pairées. Nuage
de points correspondant à une corrélation négative.
et :
b = r
Sy.
Sx
L’équation (76) de la droite de régression de (Y) par rapport à (A’) peut
ainsi s’écrire :
(ÿ-î) = r?( * -X)
(80)
égalité qui montre encore que la droite de régression passe par le point de
coordonnées (X, Y).
16.5. TEST (z2) (x)
Le biologiste des pêches a souvent besoin de confronter les résultats
réels obtenus sur le terrain avec les nombres correspondants de l'hypothèse
ou de la théorie en cause. Nous avons vu que dans l'étude des populations
sur échantillons les paramètres de ces derniers étaient sujets à des fluctuations provenant des hasards mêmes de cet échantillonnage. Le problème
consiste donc à vérifier, au moyen d’un test statistique approprié, si les résultats réels obtenus restent dans le cadre des fluctuations normales théoriques
et confirment l’hypothèse de travail, ou au contraire s’ils en débordent
(1) Prononcer « ki deux » ou « ki au carré ».