Diagnostic partiel de la flore et de la végétation des Niayes et du ...

Usages et conservation de la flore et de la végétation
3.3.2.1. Analyses multivariées
Pour apprécier globalement, le niveau de séparation des zones des Niayes et du Bassin arachidier
sur le plan de l’évaluation ethnobotanique, une analyse multivariée a été appliquée. Une DCA
(Detrended Correspondant Analysis) a été appliquée sur la matrice 124 espèces x 6 villages.
3.3.2.2. Tests statistiques
Pour les besoins des analyses statistiques, 3 matrices ont été extraites de chacune des deux matrices
initiales espèces x catégories (Niayes et Bassin arachidier) sur la base des villages, du genre et de
l’âge des répondants. Ces matrices, bâties sur la variable fréquence de répondants ou des indices
d’évaluations, ont été utilisées pour effectuer des tests de corrélation de rang de Spearman ou de
Wilcoxon. Seules les espèces mentionnées par au moins deux répondants ont été considérées dans
les analyses statistiques.
- Test de rang de Wilcoxon
La méthode paramétrique usuelle pour analyser les données d’échantillons non indépendants est le
test de t qui a des contraintes notamment la normalité de la distribution. Avec des données
ordinales, l’utilisation d’un test non paramétrique est possible. Le test de rang de Wilcoxon, donne
plus de poids à une paire qui montre une large différence entre les deux conditions étudiées qu'à une
paire ayant une faible différence. La méthode est basée sur la différence (di) entre les scores
appariés. Toutes les différences di sont rangées sans tenir compte de leur signe. H0 est posée comme
étant l’absence de différence entre les paires de variables comparées. T est la somme des rangs du
signe observé le moins fréquent ; z mesure l’approximation de T dans le cas de grands échantillons.
Si la probalité est petite au seuil α, alors l’hypothèse nulle est rejetée.
Le test de rang de Wilcoxon a permis de vérifier si les scores d’évaluation des espèces pour les 9
catégories étudiées sont significativement différents ou non.
- Test de corrélation de rang de Spearman
Les tests d’hypothèse relatifs au coefficient de corrélation de Pearson reposent sur le caractère
quantitatif et sur la distribution binormale des variables x et y comparées. Il arrive fréquemment
qu’une des variables (voire les deux) soit semi-quantitatives (échelle ordinale) ou que les
distributions ne soient pas normales. Dans ce cas, le coefficient de corrélation non paramétrique de
rang permet de mettre en évidence toute relation entre deux variables quantitatives ou semiquantitatives
(c’est le cas de nos données). Le coefficient de corrélation de rang de Spearman « rs »
indique le degré de liaison entre les classements de x et de y. Si rs = 1, les classements selon x et y
sont identiques ; si rs = -1, ils sont inverses et si rs = 0, alors les deux variables sont indépendantes.
Ce test de corrélation de rang de Spearman a permis de vérifier si les catégories étudiées sont
caractérisées par les mêmes espèces. Ainsi pour les facteurs village, sexe et âge 297 tests de rang de
Spearman ont été effectués à raison de 33 tests pour chacune des 9 catégories étudiées. La
correction de Bonferroni consiste à procéder au test de Spearman en utilisant le risque d’erreur
84