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5.1 Etude de la croissance :
La croissance d’une espèce consiste à établir une corrélation entre une variable mesurable (LT)
caractérisant un individu et l’âge de cet individu, la connaissance de la croissance est une étape
primordiale pour l’étude de la dynamique de la population.
Le test T ou le test de student permet de nous aider à comprendre cette étude.
Le test T est une statistique différentielle utilisée pour évaluer les différences entre les moyennes
de deux groupes.
Le test T est généralement utilisé lorsque les ensembles de données suivent une distribution
normale et peuvent avoir des variances inconnues. Dans le test T, les données pour le regroupement
des variables sont catégoriques, tandis que pour la variable dépendante, il s’agit d’une échelle
d’intervalle.
En tant qu’outil de test d’hypothèses, un test T vous permet de tester les hypothèses faites sur une
population. Cela vous aide à comprendre si le processus a un effet sur la population.
Afin de déterminer la signification statistique, vous devez enregistrer la statistique t, la distribution
t et les degrés de liberté lors du calcul d’un test T.
T : valeur T.
x1 et x2 : la différence entre les moyennes des deux groupes.
S2 : l’erreur standard regroupée des deux groupes.
n1 et n2 : le nombre de valeurs de données dans chaque groupe.
Le test T est utilisé pour savoir si la différence entre les groupes représente une vraie différence
ou s’il s’agit d’une différence aléatoire qui n’est pas significative. (Les résultats de T.Test sont
regroupés dans les tableaux 1.2.3 dans l’annexe).
(https://www.voxco.com/fr/blog/introduction-a-la-theorie-du-test-t-pour-les-enquetes/)
5.2 Taux de croissance :
Le taux de croissance est mesuré par le gain moyen de taille (mm) par jour. (AMROUAYACHE
et al., 2007).
5.1 Etude de la croissance :
La croissance d’une espèce consiste à établir une corrélation entre une variable mesurable (LT)
caractérisant un individu et l’âge de cet individu, la connaissance de la croissance est une étape
primordiale pour l’étude de la dynamique de la population.
Le test T ou le test de student permet de nous aider à comprendre cette étude.
Le test T est une statistique différentielle utilisée pour évaluer les différences entre les moyennes
de deux groupes.
Le test T est généralement utilisé lorsque les ensembles de données suivent une distribution
normale et peuvent avoir des variances inconnues. Dans le test T, les données pour le regroupement
des variables sont catégoriques, tandis que pour la variable dépendante, il s’agit d’une échelle
d’intervalle.
En tant qu’outil de test d’hypothèses, un test T vous permet de tester les hypothèses faites sur une
population. Cela vous aide à comprendre si le processus a un effet sur la population.
Afin de déterminer la signification statistique, vous devez enregistrer la statistique t, la distribution
t et les degrés de liberté lors du calcul d’un test T.
T : valeur T.
x1 et x2 : la différence entre les moyennes des deux groupes.
S2 : l’erreur standard regroupée des deux groupes.
n1 et n2 : le nombre de valeurs de données dans chaque groupe.
Le test T est utilisé pour savoir si la différence entre les groupes représente une vraie différence
ou s’il s’agit d’une différence aléatoire qui n’est pas significative. (Les résultats de T.Test sont
regroupés dans les tableaux 1.2.3 dans l’annexe).
(https://www.voxco.com/fr/blog/introduction-a-la-theorie-du-test-t-pour-les-enquetes/)
5.2 Taux de croissance :
Le taux de croissance est mesuré par le gain moyen de taille (mm) par jour. (AMROUAYACHE
et al., 2007).