Biais de sex-ratio : un test de l`hypothèse évolutive

Biais de sex-ratio : un test de
l’hypothèse évolutive
Certains outils de la théorie de l’évolution ont permis de démontrer qu’en l’absence
de coût spécifique à la production d’enfant d’un sexe, le sex-ratio doit évoluer vers
1/2. La raison de cet équilibre tient au fait que dans une population où le sex-ratio est
différent de 1/2 le sexe minoritaire transmet mieux ses gènes que le minoritaire. Si les
mâles sont minoritaires, un gène permettant de faire plus de descendants mâles sera
donc avantagé. Inversement, si les femelles sont minoritaires, un gène permettant de
faire plus de descendants femelles sera sélectionné.
Si l’un des deux sexes est plus coûteux à produire que l’autre, ou bien si sa survie
est supérieure, cet équilibre est déplacé et on peut observer un sex-ratio déséquilibré
qui se maintient de façon stable.
On vous demande ici de tester ces hypothèses chez l’homme. Pour ce faire, vous
disposerez d’une base de données où, pour les comtés d’Angleterre et du Pays de Galle,
sont recencés le nombre de naissances de garçons et de filles ainsi qu’un certain nombre
de variables de santé publique. Ces données ont été récoltées de 1993 à 1998. Vous
devrez donc répondre aux questions suivantes :
– Le sex-ratio à la naissance est-il équilibré ?
– Si le sex-ratio est déséquilibré, pouvez-vous apporter des arguments en faveur
d’un des hypothèses présentée ci-dessus ?
– Observez-vous des tendances temporelles et/ou géographiques dans les patrons
que vous aurez pu observer ?
Les données vous sont fournies dans des fichiers Excel mais au format ITELITE
(on peut supposer qu’il s’agit du format natif d’un logiciel de statistique payant. . .).
Vous disposez d’un fichier par année (l’année étant indiquée dans le nom du fichier :
vs5l93_4187.xls, etc., vs5l98_4187.xls). Le premier travail que vous aurez
à réaliser est donc l’importation de ces données dans R. On vous conseille de bien
vérifier que l’importation s’est déroulée de façon satisfaisante, avant de chercher à
analyser les données.
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