Chapitre II.
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Matériel et méthodes d’étude
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Figure II.04. Les points repères digitalisé pour cleithra gauche (1 : extrémité antérieure du cleithra,
2,3,4 : point d’insertion du supracleithra ; 5 : point de prolongement de l’épine ; 6 : extrémité de
l’épine cleithrale ; 7 : point d’insertion du scapulaire)
3.3. Superposition des formes
Une fois les fichiers de digitalisation seront prêts, l’analyse procrustéenne générale (GPA) aura
lieu à l’aide du logiciel R package morpho. Cette analyse nous permettra de minimiser la
variation autour des centres de gravité des objets, l’effet de la taille taille sera ensuite éliminer
par normalisation de la matrice et à la fin une rotation des objets pour les superposé. La méthode
des moindres carrés a été utilisé comme méthode de normalisation pour minimiser les distances
entre les points repère homologue de deux objets.
Pour éliminer l’effet d’allométrie, les coordonnées procrustéennes des différents points repères
dans le plan tangentiel seront modéliser par une régression multiple au centroïdes et les résiduels
seront utilisé dans la poursuite analyse afin de minimiser la variation intragroupe et de se
concentrer sur l’analyse des variations entre groupes.
4. Analyse statistique
4.1. Analyse des variances multiples MANOVA
L’analyse de variance (ANOVA) cherche généralement à tester les différences significatives
entre les moyennes ; ce nom d’ANOVA, qui peut prêter à confusion, vient du fait que pour tester
la significativité statistique entre les moyennes, on compare en réalité les variances. L'analyse de
variance simple s'intéresse à l'effet d'un traitement sur une seule variable. On peut également
étudier simultanément les effets de deux ou plusieurs variables. Les variables considérées sont
appelées facteurs et dans ce cas l’analyse de variance est multiple ; elle est notée MANOVA
(Multiple Analysis of Variance). Les modalités ou catégories des différents facteurs sont appelés
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Matériel et méthodes d’étude
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Figure II.04. Les points repères digitalisé pour cleithra gauche (1 : extrémité antérieure du cleithra,
2,3,4 : point d’insertion du supracleithra ; 5 : point de prolongement de l’épine ; 6 : extrémité de
l’épine cleithrale ; 7 : point d’insertion du scapulaire)
3.3. Superposition des formes
Une fois les fichiers de digitalisation seront prêts, l’analyse procrustéenne générale (GPA) aura
lieu à l’aide du logiciel R package morpho. Cette analyse nous permettra de minimiser la
variation autour des centres de gravité des objets, l’effet de la taille taille sera ensuite éliminer
par normalisation de la matrice et à la fin une rotation des objets pour les superposé. La méthode
des moindres carrés a été utilisé comme méthode de normalisation pour minimiser les distances
entre les points repère homologue de deux objets.
Pour éliminer l’effet d’allométrie, les coordonnées procrustéennes des différents points repères
dans le plan tangentiel seront modéliser par une régression multiple au centroïdes et les résiduels
seront utilisé dans la poursuite analyse afin de minimiser la variation intragroupe et de se
concentrer sur l’analyse des variations entre groupes.
4. Analyse statistique
4.1. Analyse des variances multiples MANOVA
L’analyse de variance (ANOVA) cherche généralement à tester les différences significatives
entre les moyennes ; ce nom d’ANOVA, qui peut prêter à confusion, vient du fait que pour tester
la significativité statistique entre les moyennes, on compare en réalité les variances. L'analyse de
variance simple s'intéresse à l'effet d'un traitement sur une seule variable. On peut également
étudier simultanément les effets de deux ou plusieurs variables. Les variables considérées sont
appelées facteurs et dans ce cas l’analyse de variance est multiple ; elle est notée MANOVA
(Multiple Analysis of Variance). Les modalités ou catégories des différents facteurs sont appelés