Q1 : Selon toi, combien d’espèces existent actuellement sur la Terre ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q1
## p-value = 0.008263
## alternative hypothesis: two.sided
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 2.2857, df = 1, p-value = 0.1306
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

51 % des élèves estiment la biodiversité comprise entre un à dix millions d’espèces.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Contrairement au prétest, il, existe une différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes. Les élèves de seconde 12 estiment significativement plus que la magnitude de la biodiversité est supérieure à 10 millions d’espèces.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Q2 : Selon toi, combien d’espèces vivent dans la cour de ton lycée ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q2
## p-value = 0.6293
## alternative hypothesis: two.sided
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

51 % des élèves estiment la biodiversité de leur cour comprise entre 100 et 500 espèces.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar, ne relève aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Q3 : Selon toi, combien d’espèces d’oiseaux vivent dans la cours de ton lycée ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q3
## p-value = 0.03619
## alternative hypothesis: two.sided
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 4.1667, df = 1, p-value = 0.04123

82 % des élèves estiment la diversité aviaire de leur cour comprise entre 2 et 10 espèces.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il existe une différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes : les élèves de seconde 12 estiment davantage qu’il y a plus de 5 espèces d’oiseaux dans la cours de l’établissement.

Le test de Mc Nemar relève une évolution significative dans les réponses des élèves de seconde 12 qui proposent une évaluation plus élevée que dans le pré-test.

Q4 : Si tu le peux, nomme cinq espèces d’oiseaux vivant dans la cours de ton lycée ?

Au total, les élèves ont cité 22 espèces d’oiseaux, en voici la liste :

Nombre d’occurrences par espèces (pour les deux classes).
Espece Occurrence Pourcentage
pigeon et similaire 33 30
pie et similaire 15 14
moineau 13 12
corbeau 11 10
corneille noire 9 8
mésange 4 4
rouge-gorge 4 4
fauvette à tête noire 3 3
merle noir 3 3
corneille 2 2
hirondelle 2 2
pic vert 2 2
aigle royal 1 1
corbeau noir 1 1
espèce non déterminée vue dans la cour 1 1
guêpier 1 1
mésange bleue 1 1
mouette 1 1
perroquet 1 1
perruche 1 1
pie bavarde 1 1
poussin 1 1

Les élèves de seconde 6 ont cité 9 espèces d’oiseaux, en voici la liste :

Nombre d’occurrences par espèces pour la seconde 6.
Espece Occurrence Pourcentage
pigeon et similaire 15 42
pie et similaire 7 19
corbeau 5 14
moineau 3 8
mésange 2 6
guêpier 1 3
mouette 1 3
perroquet 1 3
perruche 1 3

Quand les élèves de seconde 12 ont cité 18 espèces d’oiseaux, en voici la liste :

Nombre d’occurrences par espèces pour la seconde 12.
Espece Occurrence Pourcentage
pigeon et similaire 18 24
moineau 10 13
corneille noire 9 12
pie et similaire 8 11
corbeau 6 8
rouge-gorge 4 5
fauvette à tête noire 3 4
merle noir 3 4
corneille 2 3
hirondelle 2 3
mésange 2 3
pic vert 2 3
aigle royal 1 1
corbeau noir 1 1
espèce non déterminée vue dans la cour 1 1
mésange bleue 1 1
pie bavarde 1 1
poussin 1 1

2.8 oiseaux en moyenne cité par les élèves au global (pas de différence selon le sexe)
2.1 oiseaux en moyenne cité par les élèves de seconde 6 quand ils en citaient 1.4 oiseaux en moyenne dans le questionnaire pré-séquence
3.4 oiseaux en moyenne cité par les élèves de seconde 12 quand ils en citaient 2.9 oiseaux en moyenne dans le questionnaire pré-séquence
54 % des élèves citent les pigeon comme premier oiseau
90 % des élèves ont réussis à citer au moins un oiseau (88 % des élèves de seconde 6 contre 91 % des élèves de seconde 12).

Ces statistiques montrent que les élèves de seconde 12, après avoir mis en place le protocole “Oiseaux des jardins”, citent deux fois plus d’espèces d’oiseaux que les élèves n’ayant pas réalisé le protocole et qu’ils en citent plus qu’avant la séquence. On remarque également que les noms sont beaucoup plus précis (Corneille noire, Pie bavarde…) que lors du pré-test ou que la seconde.

Q5 : C’est espèces font-elles parties de la biodiversité ?

Pourcentage de réussite pour l’ensemble des réponses puis par catégories.
classe questionnaire toutes_especes mammiferes nuisibles autres_animaux microorganismes vegetaux
Seconde 6 pre 46 43 42 52 19 48
Seconde 6 post 56 68 49 69 15 53
Seconde 12 pre 59 58 54 70 37 56
Seconde 12 post 73 82 68 90 36 61 
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q5_toutes
## p-value = 0.3712
## alternative hypothesis: two.sided
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q5_mammiferes
## p-value = 0.4193
## alternative hypothesis: two.sided
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q5_nuisibles
## p-value = 0.3309
## alternative hypothesis: two.sided
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q5_autres
## p-value = 0.09052
## alternative hypothesis: two.sided
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  table_Q5_vegetaux
## X-squared = 1.9643, df = 2, p-value = 0.3745
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q5_microorga
## p-value = 0.2
## alternative hypothesis: two.sided

Les différents tests statistiques montrent qu’il n’y a pas de différence significatives entre les deux classes ; les deux classes semblent avoir progressées dans des proportions similaires.

Q10 : Si tu peux, donne jusqu’à cinq exemples d’êtres vivants en voie de disparition ou en voie d’extinction dans le monde.

Au total, les élèves ont cité 36 espèces “menacées”, en voici la liste :

Nombre d’Occurrences par espèces (pour les deux classes).
Espece Occurrence Pourcentage
panda 27 19
ours polaire 14 10
rhinocéros 10 7
baleine 9 6
éléphant 8 6
loup 8 6
lion 7 5
tigre 5 4
abeille 4 3
requin 4 3
dauphin 3 2
dodo 3 2
éléphant asie 3 2
gorille 3 2
lynx 3 2
pingouin 3 2
des oiseaux 2 1
hippocampe 2 1
hippopotame 2 1
koala 2 1
requin blanc 2 1
tigre blanc 2 1
tigre du Bengale 2 1
baleine bleue 1 1
dinosaure 1 1
girafe 1 1
léopard 1 1
léopard des neiges 1 1
manchot 1 1
ours 1 1
ours blanc 1 1
papillon 1 1
phoque 1 1
requin baleine 1 1
serpent 1 1
tortue de mer 1 1

Au total, les élèves de seconde 6 ont cité 27 espèces “menacées”, en voici la liste :

Nombre d’Occurrences par espèces pour la seconde 6.
Espece Occurrence Pourcentage
panda 13 20
lion 6 9
ours polaire 5 8
éléphant 4 6
loup 4 6
abeille 3 5
rhinocéros 3 5
baleine 2 3
dauphin 2 3
dodo 2 3
éléphant asie 2 3
lynx 2 3
pingouin 2 3
requin 2 3
tigre 2 3
des oiseaux 1 2
dinosaure 1 2
gorille 1 2
koala 1 2
manchot 1 2
ours 1 2
ours blanc 1 2
papillon 1 2
requin baleine 1 2
requin blanc 1 2
tigre blanc 1 2
tigre du Bengale 1 2

Au total, les élèves de seconde 12 ont cité 30 espèces “menacées”, en voici la liste :

Nombre d’Occurrences par espèces pour la seconde 12.
Espece Occurrence Pourcentage
panda 14 19
ours polaire 9 12
baleine 7 9
rhinocéros 7 9
éléphant 4 5
loup 4 5
tigre 3 4
gorille 2 3
hippocampe 2 3
hippopotame 2 3
requin 2 3
abeille 1 1
baleine bleue 1 1
dauphin 1 1
des oiseaux 1 1
dodo 1 1
éléphant asie 1 1
girafe 1 1
koala 1 1
léopard 1 1
léopard des neiges 1 1
lion 1 1
lynx 1 1
phoque 1 1
pingouin 1 1
requin blanc 1 1
serpent 1 1
tigre blanc 1 1
tigre du Bengale 1 1
tortue de mer 1 1
Nombre d’Occurrences par type d’espèces (pour les deux classes).
Espece Occurrence Pourcentage
mammifère 112 79
oiseau 9 6
poisson 9 6
insecte 5 4
cétacé 3 2
reptile 3 2
Nombre d’Occurrences par type d’espèces (pour les deux classes).
Espece Occurrence Pourcentage
Espèce exotique 117 83
Espèce locale 20 14
Espèce éteinte 4 3

3.6 espèces en moyenne cité par les élèves au global (pas de différence selon le sexe)
3.9 espèces en moyenne cité par les élèves de seconde 6 (pas de différence selon le sexe), contre 3.3 espèces en moyenne dans le pré-test.
3.4 espèces en moyenne cité par les élèves de seconde 12 (pas de différence selon le sexe), contre 3.3 espèces en moyenne dans le pré-test.

9.1 % des propositions des élèves de seconde 6 sont des espèces locales
6.7 % des propositions des élèves de seconde 12 sont des espèces locales

6.1 % des propositions des élèves de seconde 6 sont des espèces d’oiseaux
4 % des propositions des élèves de seconde 12 sont des espèces d’oiseaux

Q11 : Avoir des cours sur la biodiversité te semblent :

Intéressant

## 
##  Wilcoxon signed rank exact test
## 
## data:  table_Q
## V = 21, p-value = 0.03125
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

87 % des élèves estiment qu’étudier en classe est intéressant (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 6 semble significativement plus en accord avec cette proposition.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Utile

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 15, p-value = 0.05906
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = NaN, df = 1, p-value = NA
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 2.25, df = 1, p-value = 0.1336

95 % des élèves estiment qu’étudier en classe est utile (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 12 semble significativement plus en accord avec cette proposition.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Important

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 15, p-value = 0.05791
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.5, df = 1, p-value = 0.4795
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 2.25, df = 1, p-value = 0.1336

95 % des élèves estiment qu’étudier en classe est important (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. Il ne semble pas y avoir de différence significative entre les réponses des élèves des deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Q12 : Aimes-tu ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.2074
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.02166604 1.91914803
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.2621831
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171

79 % des élèves aiment observer des animaux.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  table_Q
## X-squared = 0.019746, df = 1, p-value = 0.8882
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0.57143, df = 1, p-value = 0.4497

38 % des élèves aiment identifier les oiseaux.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test du Chi² car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants. Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  table_Q
## X-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

51 % des élèves aiment observer le comportement des oiseaux.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test du Chi² car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants. Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Q13 : Actuellement, sais-tu ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.02324
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.0108887 0.8059089
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.1259696
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 1.3333, df = 1, p-value = 0.2482
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 4.1667, df = 1, p-value = 0.04123

72 % des élèves savent reconnaître les espèces d’oiseaux de ton lycée.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il semble que les élèves de seconde 12 répondent davantage oui à cette question.

En outre, le test de Mc Nemar relève que les élèves de seconde 12 répondent davantages oui dans le questionnaire à la fin de la séquence qu’au début de la séquence.

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.7446
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.1526496 2.8881417
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.6738908
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.16667, df = 1, p-value = 0.6831
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 6.75, df = 1, p-value = 0.009375

51 % des élèves savent utiliser une clé de détermination pour reconnaître une espèce.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar révèle que les élèves de seconde 12 répondent significativement plus oui à cette question dans le post-test.

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  table_Q
## X-squared = 0.0085291, df = 1, p-value = 0.9264
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 1.7778, df = 1, p-value = 0.1824

67 % des élèves savent appliquer un protocole scientifique s’il n’est pas compliqué.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test du Chi² car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants. Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Q14 : Actuellement, aimerais-tu aider à préserver :

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  table_Q
## X-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

51 % des élèves aimeraient protéger les vers de terre.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test du Chi² car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants. Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.4258
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##   0.3889091 18.7352969
## sample estimates:
## odds ratio 
##   2.438861
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 2.25, df = 1, p-value = 0.1336

21 % des élèves aimeraient protéger les moustiques.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 1
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##    0.01500511 102.87420673
## sample estimates:
## odds ratio 
##   1.242619
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

5 % aimeraient protéger les punaises de lit.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.07121
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.002425301 1.325112099
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.1266931
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

82 % des élèves aimeraient protéger les loups.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’y a pas de différence significative dans les réponses des élèves pour les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.1667
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.0584246 1.7728554
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.3463922
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.5, df = 1, p-value = 0.4795
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

69 % des élèves aimeraient protéger les rouges-gorges.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 1
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##   0.1246177 16.7216319
## sample estimates:
## odds ratio 
##   1.242755
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = NaN, df = 1, p-value = NA
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

85 % aimeraient protéger les abeilles.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Au global 80.7 % aimeraient protéger des espèces attrayantes/utiles (abeilles, loup et rouge-gorge) alors que 26.3 % aimeraient protéger des espèces effrayantes/nuisibles (moustiques, vers de terre, punaises de lit).

Q15 : Que penses-tu des affirmations suivantes ?

Les élèves ont besoin de plus d’informations sur comment protéger la biodiversité concrètement

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 36, p-value = 0.01403
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 1.3333, df = 1, p-value = 0.2482

82 % des élèves estiment avoir besoin de plus d’informations sur comment protéger la biodiversité concrètement (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 12 semble significativement plus en accord avec cette proposition.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Préserver la biodiversité coute toujours très cher

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 36, p-value = 0.01333
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0.57143, df = 1, p-value = 0.4497

41 % des élèves estiment que préserver la biodiversité coute toujours très cher (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 12 semble significativement moins en accord avec cette proposition.

Si la biodiversité décline, cela impactera ma vie négativement

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 28, p-value = 0.02225
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

79 % des élèves estiment que Si la biodiversité décline, cela impactera ma vie négativement (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 12 semble significativement plus en accord avec cette proposition.

Je me sens responsable de la préservation de la biodiversité

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 28, p-value = 0.02249
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

67 % des élèves estiment qu’ils se sentent sens responsable de la préservation de la biodiversité (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 12 semble significativement plus en accord avec cette proposition.

Il est plus important de construire des routes et des villes que de protéger la biodiversité

## 
##  Wilcoxon signed rank exact test
## 
## data:  table_Q
## V = 21, p-value = 0.03125
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 1.3333, df = 1, p-value = 0.2482
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171

10 % des élèves estiment qu’il est plus important de construire des routes et des villes que de protéger la biodiversité (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 6 semble significativement plus en désaccord avec cette proposition.

Nous dépensons trop d’argent pour préserver la biodiversité

## 
##  Wilcoxon signed rank exact test
## 
## data:  table_Q
## V = 21, p-value = 0.03125
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 1.3333, df = 1, p-value = 0.2482

8 % des élèves estiment que l’on dépense trop d’argent pour préserver la biodiversité (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 6 semble significativement plus en désaccord avec cette proposition.

Les scientifiques sont les seuls à pouvoir protéger la biodiversité

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 21, p-value = 0.03552
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

5 % des élèves estiment que les scientifiques sont les seuls à pouvoir protéger la biodiversité (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. Il ne semble pas y avoir de différence significative dans les réponses faites par les deux classes.

En outre, le test de Mc Nemar ne relève, cependant, aucune évolution significative dans les réponses des élèves aux questionnaires pré et post séquence.

Je ne suis pas concerné par la protection de la biodiversité

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 28, p-value = 0.02201
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

10 % des élèves estiment qu’ils ne sont pas concernés par la protection de la biodiversité (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La seconde 6 semble légèrement plus en accord avec cette affirmation.

Les médias exagèrent les menaces pesant sur la biodiversité.

## 
##  Wilcoxon signed rank test with continuity correction
## 
## data:  table_Q
## V = 28, p-value = 0.02225
## alternative hypothesis: true location is not equal to 0
## [1] "Pour la Seconde 6 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test with continuity correction
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s6
## McNemar's chi-squared = 0.8, df = 1, p-value = 0.3711
## 
## [1] "Pour la Seconde 12 :"
## 
##  McNemar's Chi-squared test
## 
## data:  table_question_en_cours_all_s12
## McNemar's chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1

23 % des élèves estiment que les médias exagèrent les menaces pesant sur la biodiversité (plutôt d’accord ou totalement d’accord).

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test de Mann et Whitney car nous avons des données qualitatives, ordinales, que nous allons comparer deux échantillons indépendants. La classe de seconde 12 semble significativement plus en désaccord avec cette proposition.

Q16 : Après le cours sur le thème de la biodiversité, réponds à ces questions :

Penses-tu maintenant en savoir davantage sur la biodiversité de ton lycée ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 1
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.1184434 4.9885395
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.7701764

77 % des élèves penses en savoir davantage sur la biodiversité de ton lycée.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

Aimerais-tu en savoir davantage sur la biodiversité de ton lycée ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 1
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.2445809 4.7675990
## sample estimates:
## odds ratio 
##   1.069468

56 % des élèves aimeraient en savoir davantage sur la biodiversité de leur lycée.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

Aimerais-tu observer les oiseaux sur ton temps libre ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 1
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.189015 4.033754
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.8891791

36 % des élèves aimeraient observer les oiseaux sur ton temps libre.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

Aimerais-tu progresser en détermination des espèces vivants autour de toi ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.5134
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.1233483 2.3992603
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.5559122

54 % des élèves aimeraient progresser en détermination des espèces vivants autour de toi.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

Aimerais-tu adhérer et agir au sein d’association de protection de la biodiversité ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 0.007273
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##   1.47301 45.14425
## sample estimates:
## odds ratio 
##   7.306364

38 % des élèves aimeraient adhérer et agir au sein d’association de protection de la biodiversité.

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique que les élèves de seconde 6 sont davantage enclin à répondre oui à cette question.

Aimerais-tu devenir scientifique plus tard ?

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table_Q
## p-value = 1
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##   0.00948678 12.57102890
## sample estimates:
## odds ratio 
##  0.6016496

8 % des élèves aimeraient devenir scientifique plus tard ?

Pour vérifier l’éventuelle différence entre les deux classes, nous allons utiliser le test exact de Fischer car nous avons des données qualitatives, nominales et que nous allons comparer deux échantillons indépendants (et que les conditions d’application du Chi² ne sont pas remplies). Ce test indique qu’il n’existe pas de différence significative pour les réponses à cette question entre les deux classes.

Es-tu content d’avoir aidé les scientifiques en envoyant tes données ? (seconde 12, classe VNE uniquement)

86 % des élèves de seconde 12 sont contents d’avoir aidé les scientifiques en envoyant leurs données

Trouves-tu important que les scientifiques utilisent les données que tu as transmis ? (seconde 12, classe VNE uniquement)

82 % des élèves de seconde 12 trouvent important que les scientifiques utilisent les données que tu as transmis ?

Analyse des Correspondances Multiples

Une Analyse des Correspondances Multiples (ACM) est une statistique descriptive multidimensionnelle, qui permet l’exploration statistique de jeux de données qualitatifs complexes. Elle permet de faire une étude simultanée de plusieurs variables (plus de deux au minimum) en les représentant sur un espace de dimension réduite en déformant le moins possible la réalité. L’intérêt est donc d’obtenir le résumé le plus pertinent de données potentiellement corrélées les unes aux autres. L’objectif est d’identifier :

Le graphique ci-dessus permet d’identifier les variables les plus corrélées avec chaque axe. On constate, par exemple, que les variables Q15.7 et Q15.6 sont les plus corrélées avec la dimension 2. De même, les variables Q11.1 et Q14.1 sont les plus corrélées avec la dimension 1. Les variables qualitatives supplémentaires (sexe et classe) sont représentées en bleu et en semblent pas influencées par les deux dimensions de l’ACM.

Ce graphique permet de visualiser les pourcentages de variances expliquées par chaque dimension de l’ACM. Les deux axes utilisés dans la figure précédente représentent 25,7 % de la variance totale (13,9 + 11,8).

Dans le graphique ci-dessus, les individus sont représentés par des points bleus et les variables (les différentes colonnes) par des triangles rouges. La distance entre les individus donne une mesure de leur similitude (ou dissemblance). Les individus avec un profil similaire sont proches sur le graphique. Il en va de même pour les variables. Les variables qualitatives supplémentaires (sexe, questionnaire et classe) sont représentées en vert.

L’ellipse de confiance permet de visualiser le centre de gravité des groupes. On voit donc qu’il n’y a pas de différence de répartition des élèves des deux classes dans cette projection.