Chapitre Premier : Présentation des Crustacés Brachyoures et Méthodes d’étude
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première composante explique la plus grande partie du système, la variance expliquée par les 2
autres composantes sera moindre. 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 coordonnés, est
considéré comme un vecteur d’un espace à p dimensions. Chaque variable sera une liste de n
valeurs numériques. Certains auteurs préconisent d’extraire les composantes à partir de données
centrées mais non réduites. Le cas le plus universel porte sur l’analyse de variables standards, où
toutes les variables sont considérées comme d’égale importance.
Nous avons choisi de standardiser nos variables, à l’aide du programme de standardisation ‘Sizestd’
créé par LOMBARTE et LLEONART (1993) et amélioré par SENAR et al (1994). Le logiciel
élimine l’effet de la taille des individus et de la croissance relative à partir d’une matrice de données
morphométriques multivariées. Le but est atteint en transformant chaque individu (par
augmentation ou réduction) par rapport à une taille standard déterminée par l’utilisateur, en tenant
compte de la croissance relative. Du point de vue mathématique, cette transformation consiste à
substituer chaque valeur Y (i, j) par Y (i, j) *, à l’aide de la formule suivante :
( , )
⋆
= [ ( , )] ∗ [ ̥
( )
/ ( )]
i = individu
j = variable X(i) = valeur de la variable indépendante pour l’individu i Xo = valeur standard pour X
b (j) = coefficient de régression potentiel pour la valeur j de l’équation Y = a X b estimé à partir de
la régression linéaire ln (Y) = ln (a) + b ln (X) Les données morphométriques standardisées ont fait
l’objet d’une analyse en composantes principales. Les détails de l’utilisation de ce logiciel sont
développés par HEMIDA (2005).
L’analyse a été réalisée à l’aide du programme Statistica version 5.1 (STATSOFT, 1997). Ce
progiciel est capable de réaliser des analyses sur des matrices importantes et de plus détaille les
méthodes d’analyse factorielles, dans son module d’aide. Ces méthodes sont particulièrement
puissantes pour explorer la structure des données en tenant compte de leur caractère
multidimensionnel. Elles ont été décrites par plusieurs auteurs et ceux cités par HEMIDA (2005) :
DAGET (1976), GILBERT (1978), LEGENDRE (1979), LAFORGE (1981), LAGARDE (1983),
BOUROCHE & SAPORTA (1992).
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première composante explique la plus grande partie du système, la variance expliquée par les 2
autres composantes sera moindre. 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 coordonnés, est
considéré comme un vecteur d’un espace à p dimensions. Chaque variable sera une liste de n
valeurs numériques. Certains auteurs préconisent d’extraire les composantes à partir de données
centrées mais non réduites. Le cas le plus universel porte sur l’analyse de variables standards, où
toutes les variables sont considérées comme d’égale importance.
Nous avons choisi de standardiser nos variables, à l’aide du programme de standardisation ‘Sizestd’
créé par LOMBARTE et LLEONART (1993) et amélioré par SENAR et al (1994). Le logiciel
élimine l’effet de la taille des individus et de la croissance relative à partir d’une matrice de données
morphométriques multivariées. Le but est atteint en transformant chaque individu (par
augmentation ou réduction) par rapport à une taille standard déterminée par l’utilisateur, en tenant
compte de la croissance relative. Du point de vue mathématique, cette transformation consiste à
substituer chaque valeur Y (i, j) par Y (i, j) *, à l’aide de la formule suivante :
( , )
⋆
= [ ( , )] ∗ [ ̥
( )
/ ( )]
i = individu
j = variable X(i) = valeur de la variable indépendante pour l’individu i Xo = valeur standard pour X
b (j) = coefficient de régression potentiel pour la valeur j de l’équation Y = a X b estimé à partir de
la régression linéaire ln (Y) = ln (a) + b ln (X) Les données morphométriques standardisées ont fait
l’objet d’une analyse en composantes principales. Les détails de l’utilisation de ce logiciel sont
développés par HEMIDA (2005).
L’analyse a été réalisée à l’aide du programme Statistica version 5.1 (STATSOFT, 1997). Ce
progiciel est capable de réaliser des analyses sur des matrices importantes et de plus détaille les
méthodes d’analyse factorielles, dans son module d’aide. Ces méthodes sont particulièrement
puissantes pour explorer la structure des données en tenant compte de leur caractère
multidimensionnel. Elles ont été décrites par plusieurs auteurs et ceux cités par HEMIDA (2005) :
DAGET (1976), GILBERT (1978), LEGENDRE (1979), LAFORGE (1981), LAGARDE (1983),
BOUROCHE & SAPORTA (1992).