Chapitre II : Méthodes d’étude
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Ppv : longueur pré-pelvienne.
PP : longueur pré-pectorale
Ldr : longueur de la portion dure de la nageoire dorsale.
Lm : longueur de la partir molle de la dorsale.
Dm : largeur de la partie mole de la dorsale.
PCL1 : longueur supérieure du pédoncule caudale.
PCL2 : longueur inférieure du pédoncule caudale.
PCH : hauteur du pédoncule caudale.
PcD : longueur entre la nageoire pectorale el la nageoire dorsale.
PcAn : longueur entre la nageoire pectorale el la nageoire anale.
PcPv : longueur entre la nageoire pectorale el la nageoire pelvienne.
Psto : distance séparant le bord postérieur de l’œil du point supérieur de l’opercule.
Une analyse en Composantes Principales (ACP) a été réalisée sur ces données. L'ACP est une
technique qui permet de réduire un système complexe de corrélations en un plus petit nombre de
dimensions. Elle est également appelée méthode des axes principaux : la recherche des composantes
principales consiste à déterminer ce qu’on pourrait considérer comme les longueurs ou variance
(valeurs propres) et les directions (vecteurs propres) des axes principaux. Pour 3 variables les 3 axes
principaux de l’ellipsoïde (qui peut être schématisé par un poisson) sont perpendiculaires et
représentent les 3 composantes, qui sont indépendantes. Il est clair que la première composante
explique la plus grande partie du système, la variance expliquée par les 2 autres composantes sera
moindre. Pour plus de 3 variables on parle d’hyperplan. On définit ainsi deux espaces : celui des
individus et celui des caractères, chaque individu ayant p coordonnés, est considéré comme un
vecteur d’un espace à p dimensions chaque variable sera une liste de n valeurs numériques
Certains auteurs préconisent d’extraire les composantes à partir de données centrées mais non
réduites. Le cas le plus universel porte sur l’analyse de variables standards, où toutes les variables
sont considérées comme d’égale importance (Hemida, 2005).
L’analyse a été réalisée à l’aide du programme Statistica version 5.1 (StatSoft., Inc., 1997) ; Les
détails de l’utilisation de ce logiciel sont développés par Hemida (2005). Ce progiciel est capable de
réaliser des analyses sur des matrices importantes et de plus détaille les méthodes d’analyse
factorielles, dans son module d’aide.
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Ppv : longueur pré-pelvienne.
PP : longueur pré-pectorale
Ldr : longueur de la portion dure de la nageoire dorsale.
Lm : longueur de la partir molle de la dorsale.
Dm : largeur de la partie mole de la dorsale.
PCL1 : longueur supérieure du pédoncule caudale.
PCL2 : longueur inférieure du pédoncule caudale.
PCH : hauteur du pédoncule caudale.
PcD : longueur entre la nageoire pectorale el la nageoire dorsale.
PcAn : longueur entre la nageoire pectorale el la nageoire anale.
PcPv : longueur entre la nageoire pectorale el la nageoire pelvienne.
Psto : distance séparant le bord postérieur de l’œil du point supérieur de l’opercule.
Une analyse en Composantes Principales (ACP) a été réalisée sur ces données. L'ACP est une
technique qui permet de réduire un système complexe de corrélations en un plus petit nombre de
dimensions. Elle est également appelée méthode des axes principaux : la recherche des composantes
principales consiste à déterminer ce qu’on pourrait considérer comme les longueurs ou variance
(valeurs propres) et les directions (vecteurs propres) des axes principaux. Pour 3 variables les 3 axes
principaux de l’ellipsoïde (qui peut être schématisé par un poisson) sont perpendiculaires et
représentent les 3 composantes, qui sont indépendantes. Il est clair que la première composante
explique la plus grande partie du système, la variance expliquée par les 2 autres composantes sera
moindre. Pour plus de 3 variables on parle d’hyperplan. On définit ainsi deux espaces : celui des
individus et celui des caractères, chaque individu ayant p coordonnés, est considéré comme un
vecteur d’un espace à p dimensions chaque variable sera une liste de n valeurs numériques
Certains auteurs préconisent d’extraire les composantes à partir de données centrées mais non
réduites. Le cas le plus universel porte sur l’analyse de variables standards, où toutes les variables
sont considérées comme d’égale importance (Hemida, 2005).
L’analyse a été réalisée à l’aide du programme Statistica version 5.1 (StatSoft., Inc., 1997) ; Les
détails de l’utilisation de ce logiciel sont développés par Hemida (2005). Ce progiciel est capable de
réaliser des analyses sur des matrices importantes et de plus détaille les méthodes d’analyse
factorielles, dans son module d’aide.