Studii științifice în arii naturale
3.2.3 - Utilizarea statisticilor pentru compararea eșantioanelor
SFAT
Testele statistice ne permit în esență să evaluăm distribuțiile obținute pentru a ști dacă se datorează întâmplării sau dacă conțin informații interesante.
Este necesar să existe metode care să permită definirea variațiilor, evoluțiilor, asemănărilor sau diferențelor dintre ani, între categorii, între site-uri. După introducerea și organizarea datelor într-un tabel și dacă reprezentările grafice nu oferă suficiente informații, pot fi utilizate teste statistice mai complexe.
3.2.3.1 Alegerea unui test statistic
- evaluarea reprezentativității distribuțiilor observate în raport cu valorile cunoscute pentru întreaga populație,
- măsurarea semnificației diferenței observate la observațiile a două grupuri de indivizi sau ale aceluiași grup pentru două variabile observate,
- existența și intensitatea unei legături între două variabile.
Acest tip de test este util în zonele naturale atunci când, de exemplu, se dorește stabilirea dacă două tipuri de management sunt diferite sau dacă unul este „mai bun” decât celălalt. În toate cazurile, grupul care a fost supus tratamentului (un mod de gestionare, de exemplu) este comparat cu cel care nu a fost supus sau care a fost supus unui tratament diferit.
Alegerea unui test statistic este atât de strâns legată de alegerea proiectului eșantionului, încât este adesea dificil să se determine alegerea care o precedă pe cealaltă. Într-adevăr, multe analize factoriale necesită colectarea de date foarte specifică.
Există o multitudine de teste utilizate pentru a compara eșantioanele între ele, pentru a măsura asemănarea dintre eșantioane și pentru a verifica ipotezele. Există două categorii principale de teste: teste parametrice și teste neparametrice (a se vedea caseta de mai jos). Testele adecvate vor fi alese în funcție de tipul de măsurare, forma distribuției de frecvență și numărul de probe disponibile.
Teste parametrice și non-parametrice (avantaje și dezavantaje)
TEST PARAMETRIC
Un test parametric este aplicat analizelor care aduc în joc variabile a căror evoluție este probabil să urmeze o lege statistică ai cărei parametri sunt „cunoscuți” sau cel puțin „estimabili”. În general, aceste teste pot fi aplicate numai variabilelor numerice. Când condițiile lor sunt îndeplinite, acestea sunt mai puternice decât testele non-parametrice.
TEST NON-PARAMETRIC
Testele non-parametrice se aplică atât variabilelor numerice cât și calitative.
Un test nonparametric este un test al cărui model nu specifică condițiile care trebuie îndeplinite de parametrii populației din care a fost prelevată proba. Cu toate acestea, trebuie verificate anumite condiții de aplicare. Eșantioanele luate în considerare trebuie să fie aleatorii (atunci când toți indivizii au aceeași probabilitate de a face parte din eșantion) și simpli (toți indivizii care trebuie să formeze eșantionul sunt luați independent unul de celălalt) și, eventual, independenți unul de celălalt. utilizarea tabelelor cu numere aleatorii).
Aceste teste nu se referă la o distribuție specială a populației mame.
Prin urmare, ele pot fi aplicate probelor mici. Testele neparametrice sunt utilizate de îndată ce dimensiunea "N" a unei probe este mai mică de 30, chiar și pentru probe foarte mici până la N = 6.
Deși sunt teoretic mai puțin puternici decât testele parametrice, putem totuși să considerăm că sunt mai potrivite pentru problemele anchetei. Studiile au arătat că acuratețea lor pe eșantioane mari este doar puțin mai mică decât cea a testelor parametrice, în timp ce sunt infinit mai precise pe eșantioane mici.