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Contribution à  l'étude de la niche écologique de la Cigogne blanche Ciconia ciconia L. , 1758 (Aves, Ciconiidae ) et du Héron garde- boeufs Bubulcus ibis L. , 1758 (Aves, Ardeidae ) dans la région de Batna


par Naoual BOUKHTACHE
Université El Hadj Lakhdar Batna Algérie - Magister en agronomie 2008
  

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5.2- Traitement des données par les méthodes d'analyses statistiques

5.2.1- Analyses statistiques univariées

Nous avons calculé pour chaque variable les paramètres de base qui sont les statistiques descriptives : la moyenne (x'), l'écart-type (s) et les valeurs maximales et minimales (DAGNELIE, 2000).

La comparaison de la variation du régime alimentaire des deux espèces dans les deux zones d'étude a été réalisée à l'aide de l'analyse de la variance à un critère de classification (AV1).

- Si p > 0,05 il n'existe pas de différences significatives ;

- Si P = 0,05 il y a des différences significatives ;

- Si P = 0,01 il y a des différences hautement significatives ;

- Si P = 0,001 il y a des différences très hautement significatives.

5.2.2- Analyses statistiques bivariées (Tests de corrélation)

Pour mettre en évidence la relation entre la variation de la composition du régime alimentaire des deux espèces dans les deux zones d'étude, 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.

Ce coefficient est compris entre -1 et +l. Il est en valeur absolue, d'autant plus proche de 1 que la liaison entre les deux séries d'observations est nette, pour autant que cette liaison soit linéaire ou approximativement linéaire. Au contraire, si le coefficient est nul ou approximativement nul c'est que les deux variables ne sont pas corrélées entre elles.

D'autre part, le signe du coefficient de corrélation indique si la relation entre les deux variables (séries d'observations) est croissante ou décroissante. En effet, lorsque le coefficient de corrélation est positif, les valeurs élevées d'une variable correspondent, dans l'ensemble, aux valeurs élevées de l'autre variable, et les valeurs faibles d'une variable correspondent aux valeurs faibles de l'autre variable. Par contre, lorsque la corrélation est négative, les valeurs élevées d'une variable correspondent, dans l'ensemble, aux valeurs faibles de l'autre variable et vice-versa.

- Si p > 0,05 il n'existe pas de corrélations ;

- Si P = 0,05 il existe une corrélation significatives ;

- Si P = 0,01 il existe une corrélation hautement significatives ;

- Si P = 0,001 il existe une corrélation très hautement significatives.

Tous les calculs uni et bi variés sont réalisés à l'aide du logiciel d'analyse et de traitement statistique des données, MINITAB version 13.31 pour Windows (Anonyme, 2000).

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