Résultats et discussion
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D’après ces résultats, on remarque que ces premiers axes représentent une bonne description
de la dispersion des individus puisqu’ils expliquent la totalité (37 % d’inertie cumulée) de la
variation totale ; donc il n’y a pas une séparation nette des premiers axes. Le cumul atteint
100% seulement jusqu'à l’axe 17, ce qui explique l’importance et la forte contribution de
chaque variable.
Tableau 3-3: Valeurs propres et la variabilité entre les facteurs quantitatifs.
Axes
Axe 1 Axe 2 Axe 3 Axe 4 Axe 5 Axe 6 Axe 7 Axe 8 Axe 9
Valeurs
propres
4,87
1,77
1,47
1,26
1,22
1,09
0,98
0,94
0,84
%
variance
27,06 9,81
8,19
7,02
6,77
6,07
5,44
5,21
4,66
%
cumulé
27,06 36,87 45,06 52,07 58,84 64,92 70,36 75,57 80,23
D’après ces résultats, on remarque que les axes 1, 2 et 3 représentent une bonne description de
la dispersion des variables, puisqu’ils expliquent à eux seuls presque la totalité de la variation
totale (45 % d’inertie cumulée). Ce qui explique l’importance de la contribution de chaque
variable.
L’étude de la contribution de chaque variable permet d’hiérarchiser les caractères
responsables de la formation de chaque axe. On note que les variables : RA1/K, le taux des
sels dissous, conductivité et la salinité sont fortement liées à la formation de l’axe 1.
Parallèlement, les variables : CP1/K, CTE et la température sont liées à l’axe 2.
On note une forte contribution de 27.06% pour l’axe 1 et 9.81% pour l’axe 2 (Tableau des
valeurs propres). (Figure : 23)
La représentation graphique des variables sur les axes 1-2 confirme ces contributions et
constitue de bons plans de projection sur les axes 1-2 (37 %). Cette forme de distribution
autour d’un axe adjacent aux deux axes indique l’existence d’une forte corrélation entre les
variables (DERVIN, 1992).