Quelles méthodes doit-on utiliser quand des doutes subsistent sur la normalité des populations étudiées ? Comment mettre en œuvre les tests choisis ? Comment agencer les données, afin de faciliter le traitement statistique ? Le but de cet ouvrage, est de présenter méthodes paramétriques (analyse de variance à un ou deux critères de classification), et méthodes non paramétriques (tests de White, Mann et Whitney, Wilcoxon, Friedman, Kruskal et Wallis, corrélation de rangs) ; il est ainsi possible de choisir le test qui convient aux données que l'on doit analyser. Les différents modèles de l'analyse de variance (facteurs fixes, aléatoires ou mixtes) sont abordés sous une forme simplifiée, de façon à bien montrer dans quels cas il convient de les appliquer. Le principe de chaque test est brièvement explicité, sans entrer dans trop de théorie, un exemple simple est utilisé pour faciliter la mise en œuvre du test, accompagné d'un petit programme informatique (Basic). Ces méthodes statistiques présentent un grand intérêt dans les sciences naturelles (botanique, écologie…), et dans les sciences de l'homme au sens large ; elles seront fort utiles en recherche médicale, dès qu'il s'agira de comparer l'efficacité de plusieurs traitements, par exemple.