Partie II
Chapitre IV. Évaluation de la contamination et le risque écologique
des sédiments autour de la zone maricole dans le nord de l'Algérie par
une approche multivariée
Page 58
V. Analyse statistique descriptive et multivariée
Cette partie décrit toutes les statistiques effectuées lors de cette thèse.
1. Dans cette recherche, les statistiques descriptives sont utilisées. Les variations
spatiales des paramètres géochimiques des sédiments sont testées par le test de la
somme des rangs de Friedman. La comparaison des valeurs moyennes entre les sites
est faite par le t-test de Student. Les matrices de corrélation sont tracées à l'aide du
paquet R {corrplot} afin de comprendre les relations entre la matière organique totale
et les concentrations de métaux lourds dans les sédiments supérieurs. L'analyse en
composantes principales (ACP) est utilisée pour identifier les sources de
contamination des sédiments par les métaux lourds et l'analyse de groupement
hiérarchique (AHC) est effectuée sur l'ensemble des données pour identifier les
groupes homogènes.
2. Des statistiques de test non paramétriques sont appliquées pour vérifier la signification
des différences entre les différents ensembles (sauvages ou d'élevage). Des tests de
corrélation de Spearman sont effectués en utilisant le paquet R {corrplot}.
3. Les différences d'abondance des cellules totales sont évaluées par une analyse de
variance à sens unique (ANOVA). L’abondance d'Ostreopsis sp., est également testée
par des corrélations significatives avec tous les paramètres environnementaux
enregistrés par l'ACP. Les corrélations entre les différentes variables sont examinées à
l'aide de la corrélation d'ordre de Spearman-Rank puisque les données n'étaient pas
normalement distribuées. Le test de comparaison par paires de Freidmen est effectué
pour vérifier la signification des différences entre les différents ensembles.
Toutes les analyses statistiques ont été effectuées par le logiciel R (3.5.2) et Microsoft Excel
2010 est utilisé pour l'affichage graphique. Les différences sont considérées significatives
lorsque p < 0.05.
Chapitre IV. Évaluation de la contamination et le risque écologique
des sédiments autour de la zone maricole dans le nord de l'Algérie par
une approche multivariée
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V. Analyse statistique descriptive et multivariée
Cette partie décrit toutes les statistiques effectuées lors de cette thèse.
1. Dans cette recherche, les statistiques descriptives sont utilisées. Les variations
spatiales des paramètres géochimiques des sédiments sont testées par le test de la
somme des rangs de Friedman. La comparaison des valeurs moyennes entre les sites
est faite par le t-test de Student. Les matrices de corrélation sont tracées à l'aide du
paquet R {corrplot} afin de comprendre les relations entre la matière organique totale
et les concentrations de métaux lourds dans les sédiments supérieurs. L'analyse en
composantes principales (ACP) est utilisée pour identifier les sources de
contamination des sédiments par les métaux lourds et l'analyse de groupement
hiérarchique (AHC) est effectuée sur l'ensemble des données pour identifier les
groupes homogènes.
2. Des statistiques de test non paramétriques sont appliquées pour vérifier la signification
des différences entre les différents ensembles (sauvages ou d'élevage). Des tests de
corrélation de Spearman sont effectués en utilisant le paquet R {corrplot}.
3. Les différences d'abondance des cellules totales sont évaluées par une analyse de
variance à sens unique (ANOVA). L’abondance d'Ostreopsis sp., est également testée
par des corrélations significatives avec tous les paramètres environnementaux
enregistrés par l'ACP. Les corrélations entre les différentes variables sont examinées à
l'aide de la corrélation d'ordre de Spearman-Rank puisque les données n'étaient pas
normalement distribuées. Le test de comparaison par paires de Freidmen est effectué
pour vérifier la signification des différences entre les différents ensembles.
Toutes les analyses statistiques ont été effectuées par le logiciel R (3.5.2) et Microsoft Excel
2010 est utilisé pour l'affichage graphique. Les différences sont considérées significatives
lorsque p < 0.05.