III.2.9. Traitement et analyse des données
L'effet du substrat et du prétraitement devrait
être déterminé par une analyse de variance (ANOVA) à
deux facteurs sans répétition au seuil de 5%.
Pour les valeurs quantitatives avant de réaliser
l'ANOVA il faut vérifier la loi de normalité et de
l'homogénéité des variances. Pour cela le test de
normalité utilisé est le test de Shapiro-Wilk au seuil de 5% et
le test de l'homogénéité des variances utilisé est
le test de Levene au seuil de 5%.
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Tableau 3: Test de Shapiro-Wilk
Donnée : Germination
W = 0,5801 ; P- Valeur< 2,2 e -16
Ce test nous montre que la P-valeur calculée est
largement inférieure à 0,05 (5%) ce qui signifie que les
données ne suivent pas la loi normale.
Tableau 4: Test de Levene
Df F-Valeur Pr (>F)
Groupe 5 1,9621 0,0847
258
Codes de signification : 0'KKK' 0,001'KK' 0,01'K' 0,05'.' 0,1 ` `
1
Ce test nous montre que la P-valeur calculée est
supérieure à 0,05 (5%) ce qui signifie que les variances sont
homogènes.
Les résultats obtenus lors de nos deux tests montrent
que nos données ne suivent pas la loi normale. Les effets du substrat et
du prétraitement des graines de Morinda citrifolia L. ont
été déterminés en appliquant le test de
Scheirer-Ray-Hare au seuil de 5% qui est un ANOVA non paramétrique
à deux facteurs avec l'aide du logiciel RStudio (version 4.0.2), selon
le modèle linéaire généralisé (GLM) suivant
: Y = u + T + S + ?
Avec : Y= symbolise la variable de
réponse ; u = valeur moyenne générale
calculée ; S = est le vecteur des effets du substrat ;
T = est le vecteur des effets du traitement ;?
= est le vecteur de l'erreur résiduelle (la normalité et
l'homogénéité des variances). Les courbes et diagrammes
ont été réalisés à l'aide du logiciel Excel
2010.
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