Matériels et méthodes
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indique l’importance des relations liant les axes (nouvelles variables réduites) aux variables
originales (paramètres bruts d’origine). Dans cette étude, la corrélation est dite forte entre un
descripteur et un axe lorsque le coefficient de corrélation est supérieur ou égal à 0,75. La
matrice des coordonnées des spécimens permet de représenter graphiquement les individus
dans les plans des composantes principales prises deux à deux. Toute fois, il faut rappeler que
cette méthode s’applique à un ensemble de variables quantitatives.
Tableau des données
Le même tableau utilisé pour l’analyse univariée pour les caractères quantitatifs est utilisé
pour l'Analyse en Composantes Principales. Ce tableau est formé des moyennes des valeurs
quantitatives pour les paramètres étudiés.
Chaque valeur dans la même ligne correspond à une station sur un total de 63 pour station
CP1/K, 67 pour station RA1/K et 47 pour station CTE.
L’ACP nous permet, entre autre, de calculer la matrice de corrélation entre les variables
quantitatives. La difficulté de l’ACP se résume dans la détermination du système d’axes de
références tels qu’en diminuant le nombre de dimension de l’espace dans lequel nous
projetons les points d’observations, la perte de l’information soit minimale.
2.5.4.2.2 Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
La classification Ascendante Hiérarchique est une des méthodes d’analyse qui consiste à
résumer les relations entre stations opérationnelles par une structure simplifiée, à partir de la
matrice des correspondances (ALILI, 1988).
L'objectif de l'analyse de classification hiérarchique (ACH) est de rassembler des objets
(par exemple des groupes-échantillons ou des stations) dans des classes de plus en plus
larges, en utilisant certaines mesures de similarité ou de distance. Les résultats de ce type de
classification sont habituellement représentés sous la forme d'un dendrogramme (arbre de
classification hiérarchique). Dans cette étude, elle a été utilisée pour rassembler soit les
groupes- échantillons, soit les différentes stations selon leurs similarités sur le plan qualité des
eaux de rejets.
Pour le rassemblement des groupes- échantillons, l’analyse de classification hiérarchique a
été effectuée sur les valeurs moyennes des caractères étudiés.
Au niveau des stations, la distance de Mahalanobis déterminée par l’analyse discriminante a
été utilisée comme base tel que recommandé par et (FERRITO et al., 2007).
Dans les deux cas, la méthode de ‘Ward’ appliquée à la distance euclidienne a été utilisée
parce qu’elle met plus l’accent sur les distances inter-échantillons
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indique l’importance des relations liant les axes (nouvelles variables réduites) aux variables
originales (paramètres bruts d’origine). Dans cette étude, la corrélation est dite forte entre un
descripteur et un axe lorsque le coefficient de corrélation est supérieur ou égal à 0,75. La
matrice des coordonnées des spécimens permet de représenter graphiquement les individus
dans les plans des composantes principales prises deux à deux. Toute fois, il faut rappeler que
cette méthode s’applique à un ensemble de variables quantitatives.
Tableau des données
Le même tableau utilisé pour l’analyse univariée pour les caractères quantitatifs est utilisé
pour l'Analyse en Composantes Principales. Ce tableau est formé des moyennes des valeurs
quantitatives pour les paramètres étudiés.
Chaque valeur dans la même ligne correspond à une station sur un total de 63 pour station
CP1/K, 67 pour station RA1/K et 47 pour station CTE.
L’ACP nous permet, entre autre, de calculer la matrice de corrélation entre les variables
quantitatives. La difficulté de l’ACP se résume dans la détermination du système d’axes de
références tels qu’en diminuant le nombre de dimension de l’espace dans lequel nous
projetons les points d’observations, la perte de l’information soit minimale.
2.5.4.2.2 Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)
La classification Ascendante Hiérarchique est une des méthodes d’analyse qui consiste à
résumer les relations entre stations opérationnelles par une structure simplifiée, à partir de la
matrice des correspondances (ALILI, 1988).
L'objectif de l'analyse de classification hiérarchique (ACH) est de rassembler des objets
(par exemple des groupes-échantillons ou des stations) dans des classes de plus en plus
larges, en utilisant certaines mesures de similarité ou de distance. Les résultats de ce type de
classification sont habituellement représentés sous la forme d'un dendrogramme (arbre de
classification hiérarchique). Dans cette étude, elle a été utilisée pour rassembler soit les
groupes- échantillons, soit les différentes stations selon leurs similarités sur le plan qualité des
eaux de rejets.
Pour le rassemblement des groupes- échantillons, l’analyse de classification hiérarchique a
été effectuée sur les valeurs moyennes des caractères étudiés.
Au niveau des stations, la distance de Mahalanobis déterminée par l’analyse discriminante a
été utilisée comme base tel que recommandé par et (FERRITO et al., 2007).
Dans les deux cas, la méthode de ‘Ward’ appliquée à la distance euclidienne a été utilisée
parce qu’elle met plus l’accent sur les distances inter-échantillons