I.5 Méthodes d'analyse des résultats
L'interprétation des résultats est
effectuée par le biais de l'analyse de la variance qui est une
méthode statistique
Analyse de la variance
Dans cette analyse, il revient à déterminer si
les effets des traitements sont identiques ou non. En terme statistique, c'est
déterminer si l'effet d'un traitement est significatif ou non tout en
admettant un certain seuil d'erreur. (VILIAN, 1999)
Pour réaliser le test, on étudie le rapport
variance de traitement et variance résiduelle, ce rapport donne
(F) observé qui sera comparé au
(F) théorique donné par la table de
SN EDECCOR.
La signification des résultats exprimés en
fonction de la probabilité pour l'erreur réellement commise
si :
· P<0.001, la différence entre les traitements
est très hautement significative (THS).
· 0.001<P<0.01, la différence entre les
traitement et hautement significative (HS)
· 0.01<P<0.05, la différence entre les
traitements est significative(S).
· P>0.05, la différence entre les traitements
est non significative (NS).
Comme dans les autres sciences biologiques, nous avons
utilisé pour notre étude la probabilité d'erreur 5%.
Une fois que les différences significatives ont
été mises en évidence, on procède à la
constitution des groupes de traitements homogènes grâce au test
de NEWMAN KEULS. Ce dernier classe les
groupes de traitements homogènes en se basant sur les plus petites
amplitudes significatives (ppas).
Lorsque l'amplitude observée entre les moyennes
extrêmes d'un groupe de (K) moyennes est inférieure
à la ppas, alors on en déduit que les (K)
moyennes constituent des groupes homogènes.
Dans notre étude, nous avons fait recours au logiciel
statistique STATITCF.
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