3.3 : Réunir les informations - Statistiques inférentielles et tests d'hypothèses

Qu'est-ce qu'une hypothèse et en existe-t-il différentes ?

Hypothèse biologique (scientifique) : idée qui propose une explication provisoire d'un phénomène ou d'un ensemble restreint de phénomènes observés dans le monde naturel. C'est l'épine dorsale de toute recherche scientifique ! Il est donc important de disposer d'une hypothèse biologique solide avant d'avancer dans la méthode scientifique (c'est-à-dire les procédures, les résultats, la discussion). Après la création d'une hypothèse biologique solide, elle peut ensuite être simplifiée en une hypothèse statistique (telle que définie ci-dessous) qui servira de base à l'analyse et à l'interprétation des données.

Hypothèses statistiques : Après avoir défini une hypothèse biologique solide, une hypothèse statistique peut être créée sur la base de ce que vous allez prédire être le ou les résultats mesurés (variables dépendantes). Si une étude comporte plusieurs résultats mesurés, il peut y avoir plusieurs hypothèses statistiques. Chaque hypothèse statistique comportera deux composantes (nulle et alternative).

• Hypothèse nulle (Ho) : cette hypothèse indique qu'il n'existe aucune relation (ou aucun modèle) entre les variables indépendantes et dépendantes.
• Hypothèse alternative (H1) — Cette hypothèse indique qu'il existe une relation (ou un modèle) entre les variables indépendantes et dépendantes.

 

Variables indépendantes et variables dépendantes : Pour les hypothèses biologiques et statistiques, deux variables de base doivent être définies :

• Variable indépendante (explicative) — Il s'agit généralement des phénomènes qui, selon vous, affecteront la mesure qui vous intéresse (variable dépendante).
• Variable dépendante (réponse) : une variable dépendante est ce que vous mesurez dans l'expérience et ce qui est affecté pendant l'expérience. La variable dépendante répond à (dépend de) la variable indépendante. Dans une expérience scientifique, vous ne pouvez pas avoir de variable dépendante sans variable indépendante.

 

Exemple

Les nids de coucous à bec jaune ont été dénombrés pendant la saison de reproduction dans des habitats riverains dégradés, restaurés et intacts afin de constater que la préférence générale pour les sites de nidification augmentait avec la santé de l'habitat.

• Hypothèse scientifique : Le coucou à bec jaune aura des préférences en matière d'habitat en raison de la santé et de l'état de l'habitat.
• Hypothèses statistiques : (Non) Il n'y aura aucune différence dans le nombre de nids entre des habitats présentant des conditions de santé/d'état différents. (H1) Il y aura plus de nids dans les habitats restaurés et intacts que dans les habitats dégradés.
• Variable indépendante = santé/état de l'habitat
• Variable dépendante = Nombre de nids dénombrés

 

Comment tirez-vous des conclusions ?

Enfin, après avoir défini l'hypothèse biologique, l'hypothèse statistique et collecté toutes vos données, un chercheur peut commencer une analyse statistique. Un test statistique « testera » mathématiquement vos données par rapport à l'hypothèse statistique. Le type de test statistique utilisé dépend du type et de la quantité de variables de l'étude, ainsi que de la question que le chercheur souhaite poser. Après avoir calculé le test statistique, le résultat indiquera quelle hypothèse statistique est la plus probable. Cela indique à son tour aux scientifiques quel niveau d'inférence peut être obtenu à partir des données par rapport à l'hypothèse biologique (le point central de l'étude). Ensuite, une conclusion peut être tirée sur la base de l'échantillon portant sur l'ensemble de la population. Il est important de noter que le processus ne s'arrête pas là. Les scientifiques voudront continuer à tester cette conclusion jusqu'à ce qu'une tendance claire apparaisse (ou non) ou à étudier des questions similaires mais différentes.

 

Attribution

Rachel Schleiger (CC-BY-NC)