3. Analyses statistiques
Au cours de ce qui suit, il sera présenté les résultats de l'ANOVA et de l'analyse factorielle des correspondances. A cet, effet les données qui ont été dépouillées par SSPS ont été rangées dans un fichier contenant 31 variables et 205 informateurs.
Le tableau 19 présente les codes attribués aux quatre caractères d'informateurs et les 27 espèces de plantes médicinales étudiées.
Tableau 19: Codes des caractères des informateurs et des espèces.
Code s
Caractères Codes Genre (+espèce)
A Age L1 Malva sp.
S Sexe M1 Papaver rhoeas
N Niveau d'étude N1 Peganum harmala
SF Situation familiale O1 Thapsia garganica Code
s Genre (+espèce) P1 Bunium incrassatum A1 Artemisia herba alba Q1 Scorzonera undulata B1 Stipa tenacissima R1 Eruca vesicaria C1 Artemisia campestris S1 Pistacia atlantica D1 Teucrium polium T1 Juniperus phoenicea E1 Marrubium vulgare U1 Arthrophytum scoparium F1 Bryonia dioica V1 Cotula cinerea
G1 Herniaria hirsuta W1 Thymus algeriensis.
H1 Ajuga iva X1 Ruta montana
I1 Plantago albicans Y1 Ziziphora hispanica J1 Echium trygorrhizum Z1 Rosmarinus tournefortii K1 Ziziphus lotus A11 Eucalyptus globulus.
3.1. Analyse de la variance
Le modèle utilisé dans l’analyse suivante est celui de l'ANOVA, on cherche l'effet d’un facteur qui est un caractère de l’informateur sur l'utilisation des plantes médicinales.
a. Effet-âge
Les résultats de l'analyse de l'ANOVA, de l'effet-âge sont portés dans le tableau 20.
Tableau 20: ANOVA de l’effet-âge (A).
Facteur SCE ddl CM F P
A 0.317 135 1.669 0,000*
SCE somme des carrés des écarts.
ddl : degré de liberté.
CM : carrés moyens.
F : constante de Fischer.
P : probabilité.
A la lumière de l’analyse du tableau de l'ANOVA, on peut dire que l’âge de l’informateur a un effet significatif sur le mode d’emploi des plantes médicinales.
b. Effet-niveau d'étude
En ce qui concerne le niveau d'étude, les résultats sont portés dans le tableau 20.
Tableau 21: ANOVA de l’effet-niveau d’étude (N).
Facteur SCE ddl CM F P
N 0.379 135 1.383 0.005*
Au seuil de signification de 0,05, le niveau d’étude de l’informateur a un effet significatif sur le mode d’emploi des plantes médicinales.
c. Effet de la situation familiale
Concernant la situation familiale des informateurs, les résultats sont illustrés dans le tableau 21.
Tableau 22: ANOVA de l’effet de la situation familiale (SF).
Facteur SCE ddl CM F P
SF 0,569 54 1,383 0,000*
Au seuil de signification de 0,05, la situation familiale de l’informateur a un effet significatif sur le mode d’emploi des plantes médicinales.
d. Effet de sexe
Pour l'effet de sexe, les résultats sont portés dans le tableau 22.
Tableau 23: ANOVA de l’effet de sexe de l’informateur (S).
Facteur SCE ddl CM F P
S 0,887 27 0,835 0,702
Au seuil de signification de 0,05, le sexe de l’informateur n’a pas d’effet significatif sur le mode d’emploi des plantes médicinales.
3.2. Analyses multivariées 3.2.1. Cercle de corrélation
Selon la figure 37, nous avons remarqué que la majorité des espèces se trouvent à gauche de l'axe 2, à l'exception des deux espèces N1 et A11, qui sont situées à droite de l'axe avec les variables du profil des informateurs.
Projection des variables sur le plan factoriel ( 1 x 2)
Active
A S
SF N
B1 A1 C1
D1
E1 F1
H1 G1 I1
J1
K1 L1 M1
N1 O1 P1
Q1 S1 R1
T1 U1 V1
W1
X1
Y1 Z1 A11
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
Fact. 1 : 15.91%
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
Fact. 2 : 8.18%
Figure 37: Cercle de corrélation des variables sur les axes 1 et 2.
Les espèces regroupées à gauche de l'axe 2 en haut: O1, M1, P1, S1, R1, I1, et F1, sont parmi les plantes médicinales les moins utilisées par la population locale. Elles sont corrélées négativement avec les espèces: N1 et A11 qui sont parmi les espèces les plus utilisées en médecine traditionnelles.
L'analyse de la figure révèle qu'il y une corrélation négative entre l'âge et le niveau d'étude, c'est-à-dire que les personnes les plus âgées ont d'habitude un niveau d'étude bas ou analphabètes et inversement.
Les espèces regroupées à gauche de l'axe 2 en bas: A1,B1, C1, D1, E1, H1, K1, L1, T1, U1, V1, X1, Y1 et Z1, ont une corrélation positive avec la variable âge, nous pouvons en déduire que ces espèces sont bien connues par les personnes âgées.
D'après le cercle de corrélation (figure 37), les espèces corrélées sont X1, C1 et K1 ; elles sont utilisées surtout pour soigner des maladies digestives. E1 et L1 sont utilisées surtout pour traiter une seule maladie (E1: fièvre et L1: macules et papules).
Les espèces citées dans l'enquête ethnobotanique provenant de la forêt de Sénalba Chergui sont : Stipa tenacissima, Teucrium polium, Juniperus phoenicea, Zizyphora hispanica et Rosmarinus tournefortii, sont plus utilisées avec des fréquences supérieures à 140 et ne sont pas corrélées avec le sexe des informateurs mais le sont avec l'âge.
Plantago albicans, Papaver rhoeas, Eruca vesicaria et Thymus algeriensis, ne sont pas corrélées avec le profil des informateurs.
Selon CTA (2007), les forêts sont menacées par l'exploitation abusive et les coupes sauvages. Les plantes médicinales qui y poussent à l’état sauvage disparaissent donc aussi rapidement, souvent pour toujours et la biodiversité s’en trouve
considérablement diminuée. Selon AVONI-KOBLAN, deux solutions sont proposées pour la conservation de la biodiversité des forêts et l'exploitation durable des plantes
médicinales : la protection des espaces protégés et la domestication, autrement dit, la culture des plantes médicinales, surtout les plus rares.
3.2.2. Analyses factorielle des correspondances AFC
Parmi les objectifs de l'analyse des correspondances telles que l'AFC, la réduction de la complexité de l'information dans un plan factoriel à deux dimensions.
Afin de procéder à cette analyse, nous avons retenus les variables suivantes, caractères des informateurs (4) et espèces des plantes médicinales (27).
Nous pouvons dire que les deux premières dimensions expliquent plus de 27% de la variance totale.
On remarque un certain regroupement des plantes médicinales (figure 38), nous pouvons distinguer trois groupes et deux espèces éloignées, dont les codes sont A1 et C1.
Groupe 01, contient la plus part des plantes médicinales: E1, F1, G1, J1, L1, M1, N1, O1, P1, Q1, R1, S1, T1, U1, W1, A11 et les variables de profil des informateurs A, S, N, SF.
Groupe 02: D1, H1, X1, Y1, et Z1.
Groupe 03: B1, K1 et V1.
Tracé 2D des Coordonnées Colonne ; Dimension : 1 x 2 Table d'Entrée (Lignes x Colonnes) : 205 x 31
Standardisation : Profils ligne et colonne
ASSFN
A1
B1 C1
D1 E1 F1 G1 H1 I1
K1 J1
L1
M1
N1 O1 Q1R1P1 S1
T1 U1
V1
W1 X1Y1
Z1 A11
-0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02
Dimension 1; Valeur Propre : .00010 (16.81 % d'Inertie) -0.03
-0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04
Dimension 2; Valeur Propre : .00007 (10.87 % d'Inertie)
Groupe 02
Groupe 01 Groupe 03
Figure 38: Représentation des plantes médicinales et des caractères des informateurs sur le plan factoriel 1 - 2.
La figure montre que les espèces ont tendance à se regrouper le long de l'axe 1, et se condensent surtout à droite du point d'origine. Ceci indique une certaine
interdépendance entre les variables étudiées, en particulier le profil de l'informateur : A, S, N et SF et de certaines espèces qui sont utilisées surtout pour soigner une seule catégorie de maladies, telles que: E1 (fièvre); J1 (maladie digestive surtout ictère); P1 (les
amygdales); R1 (constipation) etW1 (maladies cardio-vasculaire, hypertension).
Le deuxième groupe contient les espèces: D1, H1, X1, Y1, et Z1, qui se trouvent à gauche de l'axe 2, ce sont les plantes médicinales les plus utilisées dans les soins de l'appareil digestif.
La formation du groupe 3, peut être expliqué par le fait que ces trois variables sont moins connues par la population locales.
Les espèces les plus rapprochées des axes sont les espèces les plus utilisées par la plupart des informateurs, c'est les cas des espèces A1 et C1, Artemisia herba alba et Artemisia campestris qui sont parmi les plantes médicinales les plus utilisées dans la région de Djelfa avec des fréquences très élevé.
Nous pouvons remarquer une certaine régionalisation des informateurs, on distingue quatre groupes et quelques individus éloignés sur la figure suivante.
Tracé 2D des Coordonnées Ligne ; Dimensions : 1 x 2 Table d'Entrée (Lignes x Colonnes) : 205 x 31
Standardisation : Profils ligne et colonne
i1i2i5i3i6i4 i8i7i9 i11i10 i12
i13 i14 i15 i16 i17
i18 i20 i19
i22i21 i23 i24 i26i25 i27
i28 i29
i30
i31 i33 i32
i34 i35
i36 i38 i37 i39
i40
i42i41 i43
i44 i46 i45 i47
i48 i49
i50
i51 i52
i53 i54
i55 i56
i57 i58 i59
i60 i61
i62i63 i64
i65 i66i68i67
i69 i70
i71 i72 i74 i73
i75
i76 i77 i78
i79 i80
i81i82 i83
i84 i85
i86 i87
i88
i89 i90
i91 i92i94i95i93 i96
i97 i98
i100 i99i101
i102 i104 i103 i105
i106
i107 i108
i110 i109 i112 i111
i113 i114 i115
i117i116
i118
i119 i121 i120 i122 i123
i124
i126i125 i127
i128 i130 i129 i131
i133i132
i135 i134
i136 i137 i138
i139 i141 i140 i142
i143
i144
i145 i146
i147
i148
i149 i150
i151
i153 i154i152
i155 i156 i157
i158 i159
i161 i160
i162
i163
i164 i165
i166i167 i168
i169
i170 i171
i172 i173
i174 i175 i176
i177 i178
i179i180i181
i182i183
i184 i185
i186
i188 i189i190i187 i191 i192
i194 i195 i193
i196
i197 i198
i199
i200 i201
i202 i203 i204
i205
-0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02
Dimension 1; Valeur Propre : .00010 (16.81 % d'Inertie) -0.03
-0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04
Dimension 2; Valeur Propre : .00007 (10.87 % d'Inertie)
Groupe 02 Groupe 03
Groupe 04
Groupe 01
Figure 39: Représentation des informateurs sur le plan factoriel 1 – 2.
L'analyse de la figure 39, montre que la plupart des informateurs se situent à droite de l'axe 2 et forment le groupe 01, plus de la moitié de ce groupe sont des femmes dont l'âge est supérieur à 40 ans, avec un niveau d'étude primaire ou analphabètes et la majorité sont mariées.
La deuxième condensation des informateurs se situe à gauche de l'axe2 en bas, c'est le groupe 02, nous pouvons remarquer que les deux tiers sont des femmes mariées.
Le troisième groupe constitué de 14 informateurs appartenant à toutes les classes d'âge et avec de différents niveaux d'étude.
Le groupe 04 est constitué de 17 informateurs, 15 entre eux sont des femmes mariées.
La représentation superposée permet de bien définir les critères de ressemblances qu'on appelle communément correspondances des individus (figure 40).
Tracé 2D des Coordonnées Ligne & Colonne ; Dimension : 1 x 2 Table d'Entrée (Lignes x Colonnes) : 205 x 31
Standardisation : Profils ligne et colonne
Coord.L.
Coord.C.
i1i2i5i3i6i4 i8i7i9 i11i10 i12
i13 i14 i15 i16 i17
i18 i20 i19
i22i21 i23i24 i26i25 i27
i28 i29
i30
i31 i33 i32
i34 i35
i36 i38 i37 i39
i40 i42i41 i43
i44 i46i45 i47
i48 i49 i50
i51 i52
i53 i54
i55 i56
i57 i58 i59
i60 i61
i62i63 i64
i65 i66i68i67
i69 i70
i71 i72 i74 i73
i75
i76 i77 i78
i79 i80
i81i82 i83
i84 i85 i86 i87
i88 i89 i90
i91 i92i94i95i93 i96
i97 i98
i100 i99i101
i102 i104 i103 i105
i106
i107 i108
i110 i109 i112 i111
i113 i114 i115
i117i116
i118
i119 i121 i120 i122 i123
i124
i126i125 i127
i128 i130i129 i131
i133i132
i135 i134
i136 i137 i138
i139 i141 i140 i142
i143
i144
i145 i146
i147
i148 i149 i150
i151
i153 i154i152
i155 i156 i157
i158 i159
i161 i160
i162
i163
i164 i165
i166i167 i168
i169
i170 i171
i172 i173
i174 i175 i176
i177 i178
i179i180i181
i182i183
i184 i185
i186
i188 i189i190i187 i191 i192
i194 i195 i193
i196
i197 i198
i199
i200 i201
i202 i203 i204
i205
ASSFN
A1
B1 C1
D1 E1 F1 G1 H1 I1
K1 J1
L1
M1
N1 O1 Q1R1P1 S1
T1 U1
V1
W1 X1Y1
Z1 A11
-0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02
Dimension 1; Valeur Propre : .00010 (16.81 % d'Inertie) -0.03
-0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04
Dimension 2; Valeur Propre : .00007 (10.87 % d'Inertie)
Groupe 01 Groupe 01
Groupe 01 Groupe 03 Groupe 02
Groupe 04
Figure 40: Représentation superposée des informateurs et des variables retenues sur plan factoriel 1 – 2.
En analysant ces résultats, on peut dire que le détachement des deux variables A1 et C1, liées à leurs fortes utilisations par les informateurs.
La figure 40, montre que la plupart des informateurs se condensent à droite de l'axe 2 avec les variables du profil des informateurs et 16 plantes médicinales, nous pouvons en conclure que ces espèces sont utilisées pour traiter une seule maladie, et sont mieux connues par les femmes mariées dont l'âge est supérieur à 40 ans, et avec un niveau d'étude primaire ou analphabète.
L'analyse de la même figure montre que les espèces D1, H1, X1, Y1 et Z1 sont utilisées pour traiter des maladies digestives, ces espèces sont utilisées par des
informateurs hommes et femmes de toutes classes d'âge qu’elles soient mariées ou célibataires. Ce sont donc les espèces les mieux connues par la population locale.
Concernant la formation du groupe 3, contenant les espèces : B1, K1 et V1, les informateurs n'ont pas donné suffisamment d’informations sur l’utilisation de ces espèces.
La figure 40 montre une interdépendance entre l'espèce I1 et des informateurs dont la plupart sont des femmes mariées.
3.2.3. Analyse des correspondances des maladies et des plantes médicinales
On va essayer de trouver des correspondances entre les modalités des deux variables, espèces de la plante médicinale en ligne et le type de maladie traité en colonne (Tableau 24).
Tableau 24: Valeurs Propres et Inertie de toutes les Dimensions (Lignes x Colonnes) : 27 x 7 Inertie Totale = 1,8219 Chi² = 8502,8 dl = 156 p = 0,0000.
Nombre de
dimensions
ValSing. ValProp. %age inertie %age cumulé Chi²
1 0,761927 0,580533 31,86408 31,8641 2709,347
2 0,604496 0,365415 20,05678 51,9209 1705,393
3 0,558653 0,312093 17,13006 69,0509 1456,539
4 0,530062 0,280965 15,42152 84,4724 1311,265
5 0,397798 0,158243 8,68559 93,1580 738,520
6 0,353064 0,124654 6,84198 100,0000 581,762
On voit ici que seules les deux premières valeurs propres représentent plus de 20%
d’inertie. Nous pourrons donc limiter l’étude au premier plan factoriel.
Tracé 2D des Coordonnées Ligne ; Dimensions : 1 x 2 Table d'Entrée (Lignes x Colonnes) : 27 x 7
Standardisation : Profils ligne et colonne
A1 B1 C1D1 E1F1
H1J1 I1 G1 K1 M1L1 P1N1O1
R1 Q1 S1U1T1
V1
W1 Y1 X1
Z1 A11
-1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5
Dimension 1; Valeur Propre : ,58053 (31,86 % d'Inertie) -3,5
-3,0 -2,5 -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5
Dimension 2; Valeur Propre : ,36542 (20,06 % d'Inertie)
Figure 41: Représentation sur plan factoriel 1 – 2 des différentes espèces des plantes médicinales.
Tracé 2D des Coordonnées Colonne ; Dimension : 1 x 2 Table d'Entrée (Lignes x Colonnes) : 27 x 7
Standardisation : Profils ligne et colonne
Digestif Respiratoire
Urinaire Métabolique
Cardio Peau Autre
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
Dimension 1; Valeur Propre : .58053 (31.86 % d'Inertie) -3.0
-2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
Dimension 2; Valeur Propre : .36542 (20.06 % d'Inertie)
Figure 42: Représentation sur plan factoriel 1 – 2 des différentes catégories de maladies traitées.
Pour la figure 42, des catégories de maladies, nous pouvons remarquer que toutes les catégories se condensent autour du point d'origine, mais les maladies urinaire et cardio- vasculaire apparaissent éloignées.
Tracé 2D des Coordonnées Ligne & Colonne ; Dimension : 1 x 2 Table d'Entrée (Lignes x Colonnes) : 27 x 7
Standardisation : Profils ligne et colonne
Coord.L.
Coord.C.
A1 B1 C1D1 E1F1
H1J1 I1 G1 K1 M1L1 P1N1O1
R1 Q1 S1U1T1
V1
W1 Y1X1
Z1 A11
Digestif Respiratoire
Urinaire Métabolique
Cardio AutrePeau
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 Dimension 1; Valeur Propre : .58053 (31.86 % d'Inertie) -3.5
-3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Dimension 2; Valeur Propre : .36542 (20.06 % d'Inertie)
Figure 43: Représentation superposés des espèces des plantes médicinales et des catégories de maladies traités sur le plan factoriel 1 – 2.
La représentation superposée permet de lire les correspondances entre les espèces de plantes médicinales et les catégories de maladies traitées. Nous pouvons en déduire que l'espèce G1 est utilisée pour traiter les maladies de l'appareil urinaire, et l'espèce W1 indiquée contre les maladies cardio-vasculaire.
Nous pouvons en tirer quelques informations, nous remarquons une interdépendance entre les maladies digestives et dermatologiques avec les deux espèces D1: Teucrium polium et M1: Papaver rhoeas. Nous pouvons en conclure que ces deux espèces traitent des maladies digestives et des affections de la peau.
Selon la figure 43, les maladies respiratoires se trouvent liées à la présence de l'espèce A11. Et les maladies métaboliques accompagnent les espèces B1 et A1.
3.3. Catégories de maladies traitées par chaque espèce selon les informateurs
Nous avons utilisé la représentation graphique en camembert multiples pour les 27 espèces (Figure 44).
Camembert (Ethnobotanique Stat 31v*205c)
Camemberts : Gauche à droite A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 H1 I1 J1 K1 L1 M1 N1 O1 P1 Q1 R1 S1 T1 U1 V1 W1 X1 Y1 Z1 A11 (100;DMA]
(RM;DRM]
(DMC;DR]
(I;DMC]
(MC;I]
(R;MC]
(DRA;R]
(DA;DRA]
(DMA;DA]
(100;M]
(MA;P]
(CA;MA]
(DU;A]
(U;DU]
(I;U]
(M;I]
D CDM DPA DAI RAP R
DR
D M MP DP
DM A P
DAMA
A
I
D M DAMA
A
D I
U
I
A MAP DMDA M DP
D
I MD DAU
A P R
I DAA
D
I R DADM U
D A
P DRA D ADP
I
I CDA A D
R P
D M DA P I
A
I MA RM
D
A
I DAR
A
AU D
I
I A
D
ADP CP
D DA
I DAI
D
D
A DAPRM
I
I CADC D C
A R
I DDC
C
D DRA R U A DUADA I
I
DR DA A
D R
I
DC DAMA C D
A
A I
R
Figure 44: Représentation en camembert des catégories de maladies traitées par chaque espèce selon les informateurs.
Nous remarquons que les espèces A1 Artemisia herba alba; B1 Stipa
une seule catégorie de maladies. A1 ou Artemisia herba alba et selon la plupart d'informateurs, est utilisée pour traiter trois catégories de maladies à la fois.
Les espèces A1; C1; D1; H1; J1; R1 et T1 sont les plus utilisées pour traiter des maladies digestives avec des pourcentages élevés. Les espèces les moins connues par les informateurs sont : I1; M1; O1; P1; Q1; R1; S1; V1; Y1; A11.
D'après la figure 44, E1; F1; K1; N1; Z1, sont caractérisées par une plus ample utilisation dans le traitement d'autres maladies.
