Chapitre III
Matériels et méthodes
37
Le principe est de réduire les dimensions de l’espace de représentation des données, en
projetant le nuage de points dans le plan montrant au mieux l’information contenue dans les
données. Les composantes principales (CP) sont de nouvelles variables indépendantes,
calculées à partir des corrélations linéaires existant entre les variables initiales. Elles forment
différents plans orthogonaux deux à deux, dits plans factoriels, dans lesquels le nuage de
points est projeté puis examiné (Uitz, 2006).
VII.2. Analyse factorielle de correspondances (AFC)
Des analyses factorielles de correspondances (AFC) ont été appliquées aux données
d’abondance des principales espèces planctoniques et ont été réalisées à l’aide du logiciel
XLSTAT. L’AFC permet de décrire de manière synthétique un tableau de contingence
composé des individus en lignes (espèces) et des objets en colonnes (échantillons). Le
principe de cette méthode est de résumer les variations des individus et des objets au moyen
d’un nombre plus faible de variables, appelés facteurs. Ces facteurs sont calculés à partir de la
distance (distance du χ²) des variables originales. Cette distance constitue la différence entre
la distribution observée (tableau de contingence) et une distribution théorique (hypothèse
d’indépendance).
VII.3. Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
La Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) est une méthode de regroupement, qui a
pour objectif d’obtenir des classes d’individus les plus cohérentes possibles : soit en
constituant les groupes les plus homogènes ou, à l’inverse, les groupes qui se distinguent le
plus les uns des autres en faisant le choix d’une distance entre les individus et d’un indice
d’agrégation mesurant la distance entre les classes des individus. Dans le cas où les données
observées sont les valeurs de p variables numériques sur n individus, on pourra choisir
d’effectuer une classification des individus ou une classification des variables. En utilisant la
distance euclidienne. Les résultats sont représentés sous forme d’un dendrogramme (Refes,
2011).
Matériels et méthodes
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Le principe est de réduire les dimensions de l’espace de représentation des données, en
projetant le nuage de points dans le plan montrant au mieux l’information contenue dans les
données. Les composantes principales (CP) sont de nouvelles variables indépendantes,
calculées à partir des corrélations linéaires existant entre les variables initiales. Elles forment
différents plans orthogonaux deux à deux, dits plans factoriels, dans lesquels le nuage de
points est projeté puis examiné (Uitz, 2006).
VII.2. Analyse factorielle de correspondances (AFC)
Des analyses factorielles de correspondances (AFC) ont été appliquées aux données
d’abondance des principales espèces planctoniques et ont été réalisées à l’aide du logiciel
XLSTAT. L’AFC permet de décrire de manière synthétique un tableau de contingence
composé des individus en lignes (espèces) et des objets en colonnes (échantillons). Le
principe de cette méthode est de résumer les variations des individus et des objets au moyen
d’un nombre plus faible de variables, appelés facteurs. Ces facteurs sont calculés à partir de la
distance (distance du χ²) des variables originales. Cette distance constitue la différence entre
la distribution observée (tableau de contingence) et une distribution théorique (hypothèse
d’indépendance).
VII.3. Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
La Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) est une méthode de regroupement, qui a
pour objectif d’obtenir des classes d’individus les plus cohérentes possibles : soit en
constituant les groupes les plus homogènes ou, à l’inverse, les groupes qui se distinguent le
plus les uns des autres en faisant le choix d’une distance entre les individus et d’un indice
d’agrégation mesurant la distance entre les classes des individus. Dans le cas où les données
observées sont les valeurs de p variables numériques sur n individus, on pourra choisir
d’effectuer une classification des individus ou une classification des variables. En utilisant la
distance euclidienne. Les résultats sont représentés sous forme d’un dendrogramme (Refes,
2011).