Chapitre II.
Matériel et méthodes d’étude
18
F a une valeur théorique de 1. Les fluctuations d'échantillonnage de F seront connues si on
connaît la probabilité pour que F soit dans un intervalle entourant 1 et délimité par des valeurs
inférieures et des valeurs supérieures ou encore le risque d'erreur correspondant à cet intervalle.
Sa valeur de niveau P0 où P0 = 5% (ou bien 0.05), représente un indice décroissant de la fiabilité
à l’acceptation d’un résultat observé P (avec P = pourcentage observé, et P0 = pourcentage
théorique) : si P < P0, la différence est dite significative ; si P > P0, la différence est dite non
significative (Schwartz, 1969). Ce sont les valeurs de P et non pas de F que nous avons
considérées sur le logiciel Statistica (StatsoftInc, 1997) pour la prise de décision.
Les valeurs de p permettent de tester les 3 hypothèses nulles de départ, si les H0 sont rejetées au
risque de 0.05.
➢ H0 : α1 = α2 = α3 = αa rejetée ; on conclut qu'il y a des différences significatives entre les
niveaux d’une variable A ;
➢ H0 : β1 = β2 = β3 = βb rejetée ; on conclut qu'il y a des différences significatives entre les
niveaux d’une variable B ;
➢ H0 : (αβ)ij = 0 rejetée ; on doit conclure qu'il y a une interaction entre les facteurs A et B
c’est à dire que les différentes combinaisons de niveaux des deux facteurs produisent des
effets différents.
Il reste à déterminer les combinaisons de ces niveaux qui sont significativement différents : c'est
donc, la décision qui doit être prise.
Dans le cas de notre étude les trois espèces étudiées, leurs taille totales (LT) ont été comparées en
fonction du sexe, donc l’espèces et le sexe sont considérées comme deux facteurs. En cas de rejet
de l’hypothèse nulle, les différences deux à deux seront comparées a posteriori par le test de
Scheffé (Statsoft, 1997).
1.2.2. Construction des distributions de fréquences de taille
Diette (1980 in Hemida, 1987) propose de chercher l’intervalle de classe permettant d’obtenir
des polygones de fréquences de tailles conduisant à une continuité entre les classes successives
et évitant l’alternance des classes à effectifs très inégaux. Intervalle avec lequel les polygones de
fréquences de taille paraissent plus homogènes.
Au début de notre étude nous avons construit des polygones avec des intervalles de 0.5 jusqu’à 2
cm pour les trois espèces étudiées. Nous avons choisi un pas de 2 cm pour C. lucerna et un pas
Matériel et méthodes d’étude
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F a une valeur théorique de 1. Les fluctuations d'échantillonnage de F seront connues si on
connaît la probabilité pour que F soit dans un intervalle entourant 1 et délimité par des valeurs
inférieures et des valeurs supérieures ou encore le risque d'erreur correspondant à cet intervalle.
Sa valeur de niveau P0 où P0 = 5% (ou bien 0.05), représente un indice décroissant de la fiabilité
à l’acceptation d’un résultat observé P (avec P = pourcentage observé, et P0 = pourcentage
théorique) : si P < P0, la différence est dite significative ; si P > P0, la différence est dite non
significative (Schwartz, 1969). Ce sont les valeurs de P et non pas de F que nous avons
considérées sur le logiciel Statistica (StatsoftInc, 1997) pour la prise de décision.
Les valeurs de p permettent de tester les 3 hypothèses nulles de départ, si les H0 sont rejetées au
risque de 0.05.
➢ H0 : α1 = α2 = α3 = αa rejetée ; on conclut qu'il y a des différences significatives entre les
niveaux d’une variable A ;
➢ H0 : β1 = β2 = β3 = βb rejetée ; on conclut qu'il y a des différences significatives entre les
niveaux d’une variable B ;
➢ H0 : (αβ)ij = 0 rejetée ; on doit conclure qu'il y a une interaction entre les facteurs A et B
c’est à dire que les différentes combinaisons de niveaux des deux facteurs produisent des
effets différents.
Il reste à déterminer les combinaisons de ces niveaux qui sont significativement différents : c'est
donc, la décision qui doit être prise.
Dans le cas de notre étude les trois espèces étudiées, leurs taille totales (LT) ont été comparées en
fonction du sexe, donc l’espèces et le sexe sont considérées comme deux facteurs. En cas de rejet
de l’hypothèse nulle, les différences deux à deux seront comparées a posteriori par le test de
Scheffé (Statsoft, 1997).
1.2.2. Construction des distributions de fréquences de taille
Diette (1980 in Hemida, 1987) propose de chercher l’intervalle de classe permettant d’obtenir
des polygones de fréquences de tailles conduisant à une continuité entre les classes successives
et évitant l’alternance des classes à effectifs très inégaux. Intervalle avec lequel les polygones de
fréquences de taille paraissent plus homogènes.
Au début de notre étude nous avons construit des polygones avec des intervalles de 0.5 jusqu’à 2
cm pour les trois espèces étudiées. Nous avons choisi un pas de 2 cm pour C. lucerna et un pas