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Summary

Much soil research needs statistics to support and confirm impressions and interpretations of investigations in field and laboratory. Many soil scientists have not been trained in statistical method and as a result apply quite elementary techniques out of context and without understanding.

This article concentrates on the most common abuses and misunderstandings and points authors to proper use. It distinguishes variance and standard deviation for measuring dispersion from standard error to indicate confidence in estimates of means. It describes the strictly limited context in which to use the coefficient of variation. It stresses the importance of quoting means and differences between them in contrast to statistical significance, which is at best of secondary interest. It guides readers to inspect and explore their data before deciding to transform them for analysis and illustrates what can be achieved by taking logarithms of single variates and by principal component analysis of multivariate data.

Résumé

Beaucoup de recherche en science du sol utilise les statistiques pour confirmer les impressions et interprétations dans les champs et en laboratoire. De nombreux scientifiques manquent de formation en méthodes statistiques, et en conséquence appliquent les techniques les plus élémentaires dans un contexte erroné et sans comprehension.

Cet article se concentre sur les abus et les malentendus les plus courants et indique l'utilisation correcte. Il différencie la variance et l'écart type pour mesurer la dispersion de l'erreur standard qui indique la confiance que l'on peut avoir dans les moyennes. Il souligne l'importance de présenter les moyennes et les differences entre elles par opposition à la significance statistique, qui est au mieux d'un interêt secondaire. Il incite les lecteurs à examiner leurs données de près et à les explorer avant de décider d'effectuer toute transformation en vue d'analyses plus formelles, et il met en évidence ce que l'on peut achever en utilisant des logarithmes des variables individuelles et des composantes principales des données multivariables.