Chapitre II
Matériels et méthodes
14
3. Méthodes statistiques
3.1. Les rapports allométriques
Pour pouvoir différencier entre les populations d’Anchois Engraulis encrasicolus (L) de la
région de Bou-Ismail et celle d’Annaba nous avons calculé les rapports suivants :
,
,
,
,
, ainsi que leurs paramètres statistiques (moyennes et
variances).
3.2. Comparaison de deux moyennes observées
Nous avons utilisé le test de comparaison de moyennes de l’écart réduit.
Ce test consiste à comparer un même caractère de deux échantillons A et B, en comparant
leur moyenne respective mA et mB :
Effectif : nA
Echantillon A :
Moyenne : mA
Variance : S²A
Effectif : nB
Echantillon B :
Moyenne : mB
Variance : S²B
La méthode utilisée suppose que les deux échantillons aient un nombre d’individu supérieur
ou égal a 30.
La valeur de ׀ε׀ cal se calcule comme suit : ׀ε׀ =
׀
׀
²
²
Ainsi, pour comparer les moyennes, nous avons eu recours au test de conformité ׀ε.׀ Pour un
risque α = 5 %.
_ Si ׀ε׀ cal < 1.96 ; la différence n’est pas significative.
_ Si ׀ε׀ cal > 1.96 ; la différence est significative.
(Schwartz, 1983 in Benguermit, 1995).
3.3. Comparaison de deux variances
Nous avons utilisé un test de l’hypothèse nulle H0 et l’hypothèse alternative H1 (AlainJacques Valleron, 2007).
Matériels et méthodes
14
3. Méthodes statistiques
3.1. Les rapports allométriques
Pour pouvoir différencier entre les populations d’Anchois Engraulis encrasicolus (L) de la
région de Bou-Ismail et celle d’Annaba nous avons calculé les rapports suivants :
,
,
,
,
, ainsi que leurs paramètres statistiques (moyennes et
variances).
3.2. Comparaison de deux moyennes observées
Nous avons utilisé le test de comparaison de moyennes de l’écart réduit.
Ce test consiste à comparer un même caractère de deux échantillons A et B, en comparant
leur moyenne respective mA et mB :
Effectif : nA
Echantillon A :
Moyenne : mA
Variance : S²A
Effectif : nB
Echantillon B :
Moyenne : mB
Variance : S²B
La méthode utilisée suppose que les deux échantillons aient un nombre d’individu supérieur
ou égal a 30.
La valeur de ׀ε׀ cal se calcule comme suit : ׀ε׀ =
׀
׀
²
²
Ainsi, pour comparer les moyennes, nous avons eu recours au test de conformité ׀ε.׀ Pour un
risque α = 5 %.
_ Si ׀ε׀ cal < 1.96 ; la différence n’est pas significative.
_ Si ׀ε׀ cal > 1.96 ; la différence est significative.
(Schwartz, 1983 in Benguermit, 1995).
3.3. Comparaison de deux variances
Nous avons utilisé un test de l’hypothèse nulle H0 et l’hypothèse alternative H1 (AlainJacques Valleron, 2007).
