Chapitre Premier : Généralités et Méthodes d’étude
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- Du coefficient de corrélation (r), entre les valeurs observées (qi) et les valeurs théoriques (í µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )
ou (wi) et (í µí°°í µí°¢ í µí°í µí°¡ ).
- Du rapport entre la variance des valeurs observées (í µí°² í µí°¨í µí°í µí°¬ )et la variance des valeurs
théoriques (í µí°² í µí°í µí°¡ ), exprimées par la formule :
í µí°² í µí°¨í µí°í µí°¬ =
í µí¿
í µí°−í µí¿
* [Σ(qi)² -
(í µíººí µí°ªí µí°¢)²
í µí°
] =
í µí¿
í µí°−í µí¿
*[Σ(qi)² -
í µí°²
í µí°
]
í µí°² í µí°í µí°¡ =
í µí¿
í µí°−í µí¿
* [Σ(í µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )² -
(í µíººí µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )²
í µí°
] =
í µí¿
í µí°−í µí¿
* *[Σ(í µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )² -
í µí°²
í µí°
]
Si ce rapport est égal à 1, la concordance est dite parfaite, et elle le sera de moins en moins si elle
s’en éloigne. L’ajustement des deux modèles peut se faire autant pour les distributions des
effectifs (qi) que pour les répartitions pondérales (wi).
3.2. Faune associée
Les indices servant à l’analyse en composantes principales (ACP) sont définis de la manière
suivante :
Fréquence relative: í µí° í µí°« = (Sp+/ S+)*100
Densité : Dn= í µí°ª í µí°¢ /SS+
(q i : abondance spécifique)
Biomasse : Dw= í µí°° í µí°¢ /SS+
(w i : poids spécifique)
Avec :
S+ : nombre de station où l’espèce cible est présente.
Sp+ : nombre de stations où l’espèce accompagnatrice est présente.
SS+ : somme des surfaces des stations S+.
L’ACP est une technique qui permet de considérer simultanément tous les indices calculés et est
plus facile à appliquer (Hemida, 2005).
Les données des espèces accompagnatrices de Galeus melastomus (Fr, Dn et Dw) ont fait l’objet
d’une analyse en composantes principales, cette analyse a été réalisée à l’aide du programme
STATISTICA version 5.1 (Stat soft ; INC, 1997).
L’ACP appelée également méthode des axes principales, consiste en la détermination des valeurs
propres (longueurs ou variances) et les directions des axes principaux (vecteurs propres). Pour 03
variables, les 03 axes principaux de l’ellipsoïde (qui peut être schématisé par un ballon de rugby
ou un poisson) sont perpendiculaires et représentent les 03 composantes, qui sont indépendantes.
Les axes principaux se classent par ordre décroissent de leur variables, 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 points sont très différentes dans
les différentes directions, de l’espace décrit par les axes principaux (Frontier et al., 2007 in
Ladoul, 2011). On définit ainsi deux espaces : celui des individus et celui des caractères. Chaque
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- Du coefficient de corrélation (r), entre les valeurs observées (qi) et les valeurs théoriques (í µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )
ou (wi) et (í µí°°í µí°¢ í µí°í µí°¡ ).
- Du rapport entre la variance des valeurs observées (í µí°² í µí°¨í µí°í µí°¬ )et la variance des valeurs
théoriques (í µí°² í µí°í µí°¡ ), exprimées par la formule :
í µí°² í µí°¨í µí°í µí°¬ =
í µí¿
í µí°−í µí¿
* [Σ(qi)² -
(í µíººí µí°ªí µí°¢)²
í µí°
] =
í µí¿
í µí°−í µí¿
*[Σ(qi)² -
í µí°²
í µí°
]
í µí°² í µí°í µí°¡ =
í µí¿
í µí°−í µí¿
* [Σ(í µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )² -
(í µíººí µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )²
í µí°
] =
í µí¿
í µí°−í µí¿
* *[Σ(í µí°ªí µí°¢ í µí°í µí°¡ )² -
í µí°²
í µí°
]
Si ce rapport est égal à 1, la concordance est dite parfaite, et elle le sera de moins en moins si elle
s’en éloigne. L’ajustement des deux modèles peut se faire autant pour les distributions des
effectifs (qi) que pour les répartitions pondérales (wi).
3.2. Faune associée
Les indices servant à l’analyse en composantes principales (ACP) sont définis de la manière
suivante :
Fréquence relative: í µí° í µí°« = (Sp+/ S+)*100
Densité : Dn= í µí°ª í µí°¢ /SS+
(q i : abondance spécifique)
Biomasse : Dw= í µí°° í µí°¢ /SS+
(w i : poids spécifique)
Avec :
S+ : nombre de station où l’espèce cible est présente.
Sp+ : nombre de stations où l’espèce accompagnatrice est présente.
SS+ : somme des surfaces des stations S+.
L’ACP est une technique qui permet de considérer simultanément tous les indices calculés et est
plus facile à appliquer (Hemida, 2005).
Les données des espèces accompagnatrices de Galeus melastomus (Fr, Dn et Dw) ont fait l’objet
d’une analyse en composantes principales, cette analyse a été réalisée à l’aide du programme
STATISTICA version 5.1 (Stat soft ; INC, 1997).
L’ACP appelée également méthode des axes principales, consiste en la détermination des valeurs
propres (longueurs ou variances) et les directions des axes principaux (vecteurs propres). Pour 03
variables, les 03 axes principaux de l’ellipsoïde (qui peut être schématisé par un ballon de rugby
ou un poisson) sont perpendiculaires et représentent les 03 composantes, qui sont indépendantes.
Les axes principaux se classent par ordre décroissent de leur variables, 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 points sont très différentes dans
les différentes directions, de l’espace décrit par les axes principaux (Frontier et al., 2007 in
Ladoul, 2011). On définit ainsi deux espaces : celui des individus et celui des caractères. Chaque