II.3.5. Affinités entre les communautés zooplanctoniques
Dans le but de comparer les relevés faunistiques et d’en déduire les affinités qualitatives et quantitatives
entre les communautés zooplanctoniques, deux analyses statistiques multivariées ont été usitées: Analyse
des groupements et l’Analyse en Composantes Principales.
II.3.5.1. Affinités qualitatives
Dans ce cas, la formation des associations entre les différents relevés faunistiques, s’est faite à partir de
l’utilisation de l’indice de similarité de Jaccard J (Legendre & Legendre, 1994).
J jK = a / (a+b+c)
Avec: j et K: les deux relevés comparés; a: le nombre d’espèces communes aux deux relevées;
b: le nombre d’espèces rencontrées dans le premier relevé; c: le nombre d’espèces rencontrées
dans le second relevé.
Les résultats des calculs ont été consignés dans une matrice carrée et symétrique: matrice de Jaccard
(Annexe 4). Ainsi, les affinités inter-stations (inter-objets) ont été représentées à partir de dendrogrammes
basés sur les groupements agglomératifs hiérarchiques dits à minimum de variances (Ward minimum
variance clustering) (Ward, 1963). Cette analyse statistique a été effectuée à partir du logiciel Systat
(Statsoft, Inc) sous Windows.
II.3.5.2. Affinités quantitatives
L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode d'analyse des données. Elle consiste à
transformer des variables liées entre elles en nouvelles variables indépendantes les unes des autres. Ces
nouvelles variables sont nommées "composantes principales" ou axes.
L’ACP permet de réduire l'information en un nombre de composantes plus limité que le nombre initial de
variables. Elle permet aussi de mieux décrire les semblances et les dissemblances entre les différentes
variables, en se basant sur les données d’abondances transformées en Log (X+1) (Hafferssas & Seridji,
2010). Cette analyse statistique a été réalisée à l’aide du logiciel Statistica sous Windows.
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Dans le but de comparer les relevés faunistiques et d’en déduire les affinités qualitatives et quantitatives
entre les communautés zooplanctoniques, deux analyses statistiques multivariées ont été usitées: Analyse
des groupements et l’Analyse en Composantes Principales.
II.3.5.1. Affinités qualitatives
Dans ce cas, la formation des associations entre les différents relevés faunistiques, s’est faite à partir de
l’utilisation de l’indice de similarité de Jaccard J (Legendre & Legendre, 1994).
J jK = a / (a+b+c)
Avec: j et K: les deux relevés comparés; a: le nombre d’espèces communes aux deux relevées;
b: le nombre d’espèces rencontrées dans le premier relevé; c: le nombre d’espèces rencontrées
dans le second relevé.
Les résultats des calculs ont été consignés dans une matrice carrée et symétrique: matrice de Jaccard
(Annexe 4). Ainsi, les affinités inter-stations (inter-objets) ont été représentées à partir de dendrogrammes
basés sur les groupements agglomératifs hiérarchiques dits à minimum de variances (Ward minimum
variance clustering) (Ward, 1963). Cette analyse statistique a été effectuée à partir du logiciel Systat
(Statsoft, Inc) sous Windows.
II.3.5.2. Affinités quantitatives
L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode d'analyse des données. Elle consiste à
transformer des variables liées entre elles en nouvelles variables indépendantes les unes des autres. Ces
nouvelles variables sont nommées "composantes principales" ou axes.
L’ACP permet de réduire l'information en un nombre de composantes plus limité que le nombre initial de
variables. Elle permet aussi de mieux décrire les semblances et les dissemblances entre les différentes
variables, en se basant sur les données d’abondances transformées en Log (X+1) (Hafferssas & Seridji,
2010). Cette analyse statistique a été réalisée à l’aide du logiciel Statistica sous Windows.
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