Analyse bivariée

L’analyse bivariée se propose d’analyser le ou les liens eventuels entre deux variables.

Analyse bivariée en résumé

L’analyse bivariée vise à étudier le lien entre deux variables et mettre en évidence la nature de ce lien (ou ces liens), sa signification et son intensité.

Exemples d’analyse bivariée en Biodiversité







1. Corrélation entre la richesse spécifique et la surface d’un habitat

Variables :

  • Variable indépendante (X) : Surface de l’habitat (ex. : taille d’une forêt, d’un récif corallien).
  • Variable dépendante (Y) : Nombre d’espèces observées (richesse spécifique).

Analyse :

  • Diagramme de dispersion.
  • Coefficient de corrélation de Pearson (r).
  • Régression linéaire simple.

Exemple concret :
- Étudier si les îles plus grandes ont une biodiversité plus élevée (théorie de la biogéographie insulaire).

2. Relation entre la pollution de l’eau et la diversité des macroinvertébrés aquatiques

Variables :
- Variable indépendante (X) : Concentration de polluants (ex. : nitrates, phosphates).
- Variable dépendante (Y) : Indice de diversité des macroinvertébrés (ex. : indice de Shannon).

Analyse :
- Nuage de points pour visualiser la relation.
- Coefficient de corrélation de Spearman si la relation est non linéaire.
- Régression logistique pour prédire une catégorie de pollution.

Exemple concret :
- Étudier l’impact des effluents agricoles sur les rivières et les écosystèmes aquatiques.

3. Influence de la température sur l’abondance d’une espèce animale

Variables :
- Variable indépendante (X) : Température moyenne annuelle (°C).
- Variable dépendante (Y) : Densité d’une population animale (ex. : nombre d’individus/km²).

Analyse :
- Corrélation de Pearson.
- Régression quadratique si la relation est en cloche.

Exemple concret :
- Étudier comment le changement climatique influence la distribution des papillons ou des amphibiens.

4. Relation entre la diversité floristique et la présence d’herbivores

Variables :
- Variable indépendante (X) : Présence/absence ou densité d’herbivores (ex. : bovins, cervidés).
- Variable dépendante (Y) : Nombre d’espèces végétales présentes.

Analyse :
- Test de Student si comparaison entre deux groupes (pâturage vs. non pâturage).
- Analyse de variance (ANOVA) si plusieurs niveaux d’herbivorie sont testés.

Exemple concret :
- Étudier si le pâturage modéré favorise la diversité des plantes, contrairement au surpâturage.

5. Effet de la fragmentation des habitats sur la diversité génétique d’une espèce

Variables :
- Variable indépendante (X) : Distance entre les fragments d’habitat.
- Variable dépendante (Y) : Diversité génétique d’une population.

Analyse :
- Corrélation de Pearson ou de Spearman.
- Régression linéaire.
- Test de Student pour comparer populations fragmentées et non fragmentées.

Exemple concret :
- Étudier comment la déforestation impacte la diversité génétique des jaguars ou des grenouilles tropicales.

Ces analyses bivariées permettent de mieux comprendre les interactions écologiques et d’orienter les politiques de conservation.