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DD: Longueur du disque, distance mesurée du museau à l'extrémité postérieure des nageoires
pectorales ;
ID: espace inter -orbitaire, dimension séparant les deux orbites ;
PO: espace pré-orbitaire, mesuré de l'extrémité du museau au bord antérieur de l’œil ;
PN: espace pré-nasal; espace mesuré du museau jusqu'aux ouvertures nasales ;
PB: longueur pré-orale ou pré-buccale, distance mesurée de l’extrémité du museau jusqu'à la
bouche ;
PA: espace pré-anal, distance mesurée du museau à l'orifice cloacal.
LQ: longueur de la queue, distance mesurée de l'orifice cloacal à l'extrémité de la caudale ;
LDI : distance allant du museau jusqu'à l'origine de la première nageoire dorsale ;
LD2 : distance allant du museau jusqu'à l'origine de la deuxième nageoire dorsale ;
LAM: largeur juste en avant des yeux ;
LAD : largeur juste en arrière des yeux.
2. Biosystématique
2.1. Systématique phénétique
2.1.1. Techniques de la systématique phénétique
Les données morphométriques ont fait l’objet d’une analyse en composantes principales et d’une
classification hiérarchique. Ces analyses ont été réalisées à l’aide du pogramme Statistica version
5.1 (StatSoft., Inc., 1997). Ce progiciel est capable de réaliser des analyses sur des matrices
importantes et de plus détaille ces méthodes 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 entre autres Schwartz
(1983), Dagnelie (1973, 1975), Daget (1976), (Daniel, 1978), Gilbert (1978), Legendre et Legendre
(1979), Laforge (1981), Lagarde (1983), Bouroche et Saporta (1992).
L'analyse factorielle représente un domaine important de l'analyse des données. Différentes
méthodes d'analyse factorielle sont connues et varient selon la nature des données. Cependant elles
reposent toutes sur les mêmes bases mathématiques. On peut citer principalement:
- l'analyse des composantes (ACP) pour les tableaux de variables quantitatives ;
- l'analyse des correspondances (AFC) pour les tableaux de contingence;
- l'analyse des correspondances multiples (AFCM) pour les variables qualitatives.
2.1.1.1. L’analyse en composantes principales
L'ACP est une technique permettant de réduire un système complexe de corrélations en un plus petit
nombre de dimensions. La méthode des composantes principales est également appelée méthode
DD: Longueur du disque, distance mesurée du museau à l'extrémité postérieure des nageoires
pectorales ;
ID: espace inter -orbitaire, dimension séparant les deux orbites ;
PO: espace pré-orbitaire, mesuré de l'extrémité du museau au bord antérieur de l’œil ;
PN: espace pré-nasal; espace mesuré du museau jusqu'aux ouvertures nasales ;
PB: longueur pré-orale ou pré-buccale, distance mesurée de l’extrémité du museau jusqu'à la
bouche ;
PA: espace pré-anal, distance mesurée du museau à l'orifice cloacal.
LQ: longueur de la queue, distance mesurée de l'orifice cloacal à l'extrémité de la caudale ;
LDI : distance allant du museau jusqu'à l'origine de la première nageoire dorsale ;
LD2 : distance allant du museau jusqu'à l'origine de la deuxième nageoire dorsale ;
LAM: largeur juste en avant des yeux ;
LAD : largeur juste en arrière des yeux.
2. Biosystématique
2.1. Systématique phénétique
2.1.1. Techniques de la systématique phénétique
Les données morphométriques ont fait l’objet d’une analyse en composantes principales et d’une
classification hiérarchique. Ces analyses ont été réalisées à l’aide du pogramme Statistica version
5.1 (StatSoft., Inc., 1997). Ce progiciel est capable de réaliser des analyses sur des matrices
importantes et de plus détaille ces méthodes 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 entre autres Schwartz
(1983), Dagnelie (1973, 1975), Daget (1976), (Daniel, 1978), Gilbert (1978), Legendre et Legendre
(1979), Laforge (1981), Lagarde (1983), Bouroche et Saporta (1992).
L'analyse factorielle représente un domaine important de l'analyse des données. Différentes
méthodes d'analyse factorielle sont connues et varient selon la nature des données. Cependant elles
reposent toutes sur les mêmes bases mathématiques. On peut citer principalement:
- l'analyse des composantes (ACP) pour les tableaux de variables quantitatives ;
- l'analyse des correspondances (AFC) pour les tableaux de contingence;
- l'analyse des correspondances multiples (AFCM) pour les variables qualitatives.
2.1.1.1. L’analyse en composantes principales
L'ACP est une technique permettant de réduire un système complexe de corrélations en un plus petit
nombre de dimensions. La méthode des composantes principales est également appelée méthode