CHAPITRE II : MATERIEL & METHODES
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(EF jours/an × ED années). De plus, tous les calculs des limites de
consommation d'As sont effectués en supposant que l'arsenic inorganique
toxique représentait 10 % du total (Marengo et al., 2018).
II.4 Les tests statistiques
II.4.1 Tests de normalité
On utilise le test de normalité en statistiques, pour vérifier si des
données réelles suivent une loi normale ou non. Les tests de normalité sont des
cas particuliers des tests d'adéquation (ou tests d'ajustement, tests permettant de
comparer des distributions), appliqués à une loi normale (Rahmouni, 2019).
II.4.2 Test de Mann –Whitney est U de Mann Whitney
Le test U de Mann Whitney ou le test de Wilcoxon Rank-Sum, quant à
lui, est un analogue du test t paramétrique de Student. Il compare les moyennes
entre deux groupes indépendants en supposant que les données ne suivent pas
une distribution normale. Par conséquent, il est utile pour les variables
numériques/continues. Par exemple, si les chercheurs veulent comparer l'âge ou
la taille de deux groupes différents (variables continues), dans une étude dont
les données ne sont pas distribuées normalement, le test U de Mann Whitney
peut être utilisé (Hart, 2001).
II.4.3 Analyse en composantes principales ACP
L'analyse en composantes principales est basée sur l'étude d'une grandeur
statistique appelée inertie, ou bien sur l'étude de la covariance des variables,
elle a pour principe la maximalisation de la variance ou de la covariance d'une
variable, le critère choisi est celui de la dispersion.L'ACP est une technique qui
consiste à mettre en évidence les redondances éventuelles et les groupements de
variables (par les vecteurs propres) qui expliquent le mieux la variance de tout
l'ensemble d'informations (la part critère de variance expliquée est le rapport de
la valeur propre au nombre de variables) (Dechemi et al., 1997).
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(EF jours/an × ED années). De plus, tous les calculs des limites de
consommation d'As sont effectués en supposant que l'arsenic inorganique
toxique représentait 10 % du total (Marengo et al., 2018).
II.4 Les tests statistiques
II.4.1 Tests de normalité
On utilise le test de normalité en statistiques, pour vérifier si des
données réelles suivent une loi normale ou non. Les tests de normalité sont des
cas particuliers des tests d'adéquation (ou tests d'ajustement, tests permettant de
comparer des distributions), appliqués à une loi normale (Rahmouni, 2019).
II.4.2 Test de Mann –Whitney est U de Mann Whitney
Le test U de Mann Whitney ou le test de Wilcoxon Rank-Sum, quant à
lui, est un analogue du test t paramétrique de Student. Il compare les moyennes
entre deux groupes indépendants en supposant que les données ne suivent pas
une distribution normale. Par conséquent, il est utile pour les variables
numériques/continues. Par exemple, si les chercheurs veulent comparer l'âge ou
la taille de deux groupes différents (variables continues), dans une étude dont
les données ne sont pas distribuées normalement, le test U de Mann Whitney
peut être utilisé (Hart, 2001).
II.4.3 Analyse en composantes principales ACP
L'analyse en composantes principales est basée sur l'étude d'une grandeur
statistique appelée inertie, ou bien sur l'étude de la covariance des variables,
elle a pour principe la maximalisation de la variance ou de la covariance d'une
variable, le critère choisi est celui de la dispersion.L'ACP est une technique qui
consiste à mettre en évidence les redondances éventuelles et les groupements de
variables (par les vecteurs propres) qui expliquent le mieux la variance de tout
l'ensemble d'informations (la part critère de variance expliquée est le rapport de
la valeur propre au nombre de variables) (Dechemi et al., 1997).