Chapitre I : Généralités et Méthodes d’étude
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Pour cette étude, touts les indices de fréquence, de densité et de biomasse relatifs aux espèces liées
à Diplodus vulgaris sont traités par un programme d’analyse statistique «Statistica version 5.1
-StatSoft., Inc., 1997 », capable d’examiner d’importantes données matricielles.
Hemida (2005) rappelle que cette méthode est particulièrement puissante pour explorer la structure
des données en tenant compte de leur caractère multidimensionnel. Elle a été décrite par Daget
(1976), Legendre et Legendre (1979), Schwartz (1983), Duby et Robin (2006) ainsi que par d’autres
auteurs cités par Hemida (2005) : Dagnelie (1973 et 1975) ; Daniel (1978) ; Gilbert (1978) ;
Laforge (1981) ; Lagarde (1983) ; Bouroche et Saporta (1992).
La croissance allomètrique d’un organisme au cours de son développement rend compte des
changements de forme générale, il faut une démarche particulière pour résumer la covariance des
diverses mesures, ainsi nous ferons appel à l’ACP (Frontier et coll, 2007).
L'ACP est également appelée méthode des axes principaux où la recherche des composantes
principales consiste en la détermination des valeurs propres (longueurs ou variances) et les
directions des axes principaux (vecteurs propres). Pour 3 variables, les 3 axes principaux de
l’ellipsoïde (qui peut être schématisé par un ballon de rugby ou un poisson) sont perpendiculaires et
représentent les 3 composantes, qui sont indépendantes.
Il est clair que la première composante explique la plus grande partie du système, la variation
expliquée par les 2 autres composantes sera moindre.
Les axes principaux se classent par ordre décroissant de leur variance, ce classement permettra la
sélection d’un nombre d’axe rendant compte de la plus grande partie de la variance totale.
Géométriquement, cela signifie que les amplitudes du nuage de point sont très différentes dans les
différentes directions, de l’espace décrit par les axes principaux (Frontier et coll, 2007).
Pour plus de 3 variables on parle d’hyperplan. On définit ainsi deux espaces : celui des individus et
celui des caractères. Chaque individu ayant p coordonnées, est considéré comme un vecteur d’un
espace à p dimensions. Chaque variable sera une liste de n valeurs numériques.
L'ACP a donc, pour but de réduire un système complexe de corrélations en un plus petit nombre de
dimensions.
1.3. Régime alimentaire
L’étude des habitudes alimentaires des poissons permet d’expliquer les réactions intra et
interspécifiques qui régissent d’une part les phénomènes de compétitions, les moyens de détection,
de prise de proie et de partage des ressources, et d’une autre part les variations de croissance et les
migrations trophiques (Hyslop, 1980).
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Pour cette étude, touts les indices de fréquence, de densité et de biomasse relatifs aux espèces liées
à Diplodus vulgaris sont traités par un programme d’analyse statistique «Statistica version 5.1
-StatSoft., Inc., 1997 », capable d’examiner d’importantes données matricielles.
Hemida (2005) rappelle que cette méthode est particulièrement puissante pour explorer la structure
des données en tenant compte de leur caractère multidimensionnel. Elle a été décrite par Daget
(1976), Legendre et Legendre (1979), Schwartz (1983), Duby et Robin (2006) ainsi que par d’autres
auteurs cités par Hemida (2005) : Dagnelie (1973 et 1975) ; Daniel (1978) ; Gilbert (1978) ;
Laforge (1981) ; Lagarde (1983) ; Bouroche et Saporta (1992).
La croissance allomètrique d’un organisme au cours de son développement rend compte des
changements de forme générale, il faut une démarche particulière pour résumer la covariance des
diverses mesures, ainsi nous ferons appel à l’ACP (Frontier et coll, 2007).
L'ACP est également appelée méthode des axes principaux où la recherche des composantes
principales consiste en la détermination des valeurs propres (longueurs ou variances) et les
directions des axes principaux (vecteurs propres). Pour 3 variables, les 3 axes principaux de
l’ellipsoïde (qui peut être schématisé par un ballon de rugby ou un poisson) sont perpendiculaires et
représentent les 3 composantes, qui sont indépendantes.
Il est clair que la première composante explique la plus grande partie du système, la variation
expliquée par les 2 autres composantes sera moindre.
Les axes principaux se classent par ordre décroissant de leur variance, ce classement permettra la
sélection d’un nombre d’axe rendant compte de la plus grande partie de la variance totale.
Géométriquement, cela signifie que les amplitudes du nuage de point sont très différentes dans les
différentes directions, de l’espace décrit par les axes principaux (Frontier et coll, 2007).
Pour plus de 3 variables on parle d’hyperplan. On définit ainsi deux espaces : celui des individus et
celui des caractères. Chaque individu ayant p coordonnées, est considéré comme un vecteur d’un
espace à p dimensions. Chaque variable sera une liste de n valeurs numériques.
L'ACP a donc, pour but de réduire un système complexe de corrélations en un plus petit nombre de
dimensions.
1.3. Régime alimentaire
L’étude des habitudes alimentaires des poissons permet d’expliquer les réactions intra et
interspécifiques qui régissent d’une part les phénomènes de compétitions, les moyens de détection,
de prise de proie et de partage des ressources, et d’une autre part les variations de croissance et les
migrations trophiques (Hyslop, 1980).