Chapitre II
Matériels et Méthodes
27
2.2.1. Calcul des corrélations
Pour mettre en évidence une quelconque relation entre les variables mesurées sur les
individus, nous avons utilisé le coefficient de corrélation linéaire de Bravais–Pearson
(Dagnelie, 2000). Ce coefficient de corrélation, r, mesure l’intensité du lien qui existe entre
deux caractéristiques ou variables quantitatives quelconques pour autant que cette liaison soit
linéaire ou approximativement linéaire.
Par exemple, pour deux variables quelconques x et y, le coefficient de corrélation, r, est
déterminé par la formule suivante :
í µí± =
cov(x,y)
Sx ∗ Sy
où cov(x,y) représente la covariance de x et y et Sx et Sy représentent les écarts-types
respectifs de x et y.
2.2.2. Calcul des régressions linéaires simples
On a calculé des modèles linéaires simples, à l’aide de la méthode des moindres carrés
(Dagnelie, 2000) exprimant, d’une part, chacune des variables mesurées sur le corps du
poisson en fonction de la longueur totale (Lt) et, d’autre part, en fonction de la longueur
céphalique (Lcep), pour les variables mesurées dans la tête.
2.3. Analyses statistiques multivariées
2.3.1. Analyse de la variance multivariée (MANOVA)
L’analyse de la variance à plusieurs variables ou analyse de la dispersion, a essentiellement
pour objet de comparer les moyennes de plus de deux populations pour plusieurs variables
(Dagnelie, 2000).
C’est une extension de l’analyse de la variance univariée, quand on a plusieurs variables qui
ont été observées simultanément sur les mêmes individus. Dagnelie (2000) et Palm (2000)
donnent plusieurs tests pour réaliser l’analyse de la variance multivariée qui sont : le test
Wilk’s Lambda, Pillai’s Trace et Lawley-Hotelling. Cependant, tous ces tests sont
asymptotiquement d’égale puissance et aucun test ne peut être recommandé de manière
systématique, de préférence aux autres (Dagnelie, 2000). Selon Huberty (1994), le test de
Wilk’s est le plus populaire.
Tous les calculs uni- bi- et multivariés ont été exécutés avec le logiciel MINITAB d’analyse
et de traitement statistique des données, version 17 pour Windows et STATISTICA version
5.1 (Stat soft.,Inc., 1997).
Matériels et Méthodes
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2.2.1. Calcul des corrélations
Pour mettre en évidence une quelconque relation entre les variables mesurées sur les
individus, nous avons utilisé le coefficient de corrélation linéaire de Bravais–Pearson
(Dagnelie, 2000). Ce coefficient de corrélation, r, mesure l’intensité du lien qui existe entre
deux caractéristiques ou variables quantitatives quelconques pour autant que cette liaison soit
linéaire ou approximativement linéaire.
Par exemple, pour deux variables quelconques x et y, le coefficient de corrélation, r, est
déterminé par la formule suivante :
í µí± =
cov(x,y)
Sx ∗ Sy
où cov(x,y) représente la covariance de x et y et Sx et Sy représentent les écarts-types
respectifs de x et y.
2.2.2. Calcul des régressions linéaires simples
On a calculé des modèles linéaires simples, à l’aide de la méthode des moindres carrés
(Dagnelie, 2000) exprimant, d’une part, chacune des variables mesurées sur le corps du
poisson en fonction de la longueur totale (Lt) et, d’autre part, en fonction de la longueur
céphalique (Lcep), pour les variables mesurées dans la tête.
2.3. Analyses statistiques multivariées
2.3.1. Analyse de la variance multivariée (MANOVA)
L’analyse de la variance à plusieurs variables ou analyse de la dispersion, a essentiellement
pour objet de comparer les moyennes de plus de deux populations pour plusieurs variables
(Dagnelie, 2000).
C’est une extension de l’analyse de la variance univariée, quand on a plusieurs variables qui
ont été observées simultanément sur les mêmes individus. Dagnelie (2000) et Palm (2000)
donnent plusieurs tests pour réaliser l’analyse de la variance multivariée qui sont : le test
Wilk’s Lambda, Pillai’s Trace et Lawley-Hotelling. Cependant, tous ces tests sont
asymptotiquement d’égale puissance et aucun test ne peut être recommandé de manière
systématique, de préférence aux autres (Dagnelie, 2000). Selon Huberty (1994), le test de
Wilk’s est le plus populaire.
Tous les calculs uni- bi- et multivariés ont été exécutés avec le logiciel MINITAB d’analyse
et de traitement statistique des données, version 17 pour Windows et STATISTICA version
5.1 (Stat soft.,Inc., 1997).