Chapitre deuxième : Data base et Analyse statistiques
-13mer sont disponibles dans la base de données. La température de la surface reste un indice très
synthétique de la variabilité océanique, elle reste un facteur majeur dans le développement et
la croissance des larves de thonidés, pour lesquelles des valeurs de plus de 24 °C sont
nécessaires (Schaefer, 2001 in Royer, 2005).
2.3. Analyse en composantes principales (ACP)
L’Analyse en composantes principales (ACP) est une méthode statistique essentiellement
descriptive : son objectif est d’explorer la corrélation entre les variables et de regrouper les
individus qui se comportent de la même manière (Philippeau, 1986).
L’ACP s’effectue par une démarche à plusieurs étapes :
a-Vérification des données
b-personnaliser du logiciel
c-Réalisation du résultat
La méthode des composantes principales est également appelée méthode des axes principaux :
la recherche des composantes principales consiste à déterminer ce qu’on pourrait considérer
comme les longueurs ou variances (valeurs propres) et les directions (vecteurs propres) des axes
principaux (Hemida, 2005).
Les calculs sont effectués par le logiciel XLSTAT version 7.0, dans l’icône «Analyse des
données »
, on sélectionne « Analyse en Composantes principales ACP ».
3. Résultats et discussion
3.1. Analyse quantitative
Pour lire et interpréter la boite à moustache, il est nécessaire de connaître sa construction. La
boîte à moustaches utilise 5 valeurs qui résument des données : le minimum, les 3 quartiles Q1,
Q2 (médiane), Q3, et le maximum (Le Guen, 2001).Le tableau II.1 regroupe les valeurs
descriptives obtenues. La figure II.4 représente La boite à moustache.
Tableau II.1 : Statistiques descriptives pour les données quantitatives de Thunnus thynnus.
année
Min
Max
Q1
Med=Q2
Q3
Moy
Minimum Maximum
1er
Quartile
Médiane
3ème
Quartile
Moyenne
Lf (cm) 2008 105.00
250.00
180.00
195.00
215.00
193,78
Lf (cm) 2009 74.00
300.00
190.00
207.00
226.00
205,37
année
Var
s(n).
Mod
Intervalle de Confiance
Variance (n) Ecart-type (n)
Mode
% ± IC à 5%
Lf (cm) 2008 685,87
26,19
195,00
193,78 ± 2,92
Lf (cm) 2009 944,06
30,73
200,00
205,37 ± 1,88
-13mer sont disponibles dans la base de données. La température de la surface reste un indice très
synthétique de la variabilité océanique, elle reste un facteur majeur dans le développement et
la croissance des larves de thonidés, pour lesquelles des valeurs de plus de 24 °C sont
nécessaires (Schaefer, 2001 in Royer, 2005).
2.3. Analyse en composantes principales (ACP)
L’Analyse en composantes principales (ACP) est une méthode statistique essentiellement
descriptive : son objectif est d’explorer la corrélation entre les variables et de regrouper les
individus qui se comportent de la même manière (Philippeau, 1986).
L’ACP s’effectue par une démarche à plusieurs étapes :
a-Vérification des données
b-personnaliser du logiciel
c-Réalisation du résultat
La méthode des composantes principales est également appelée méthode des axes principaux :
la recherche des composantes principales consiste à déterminer ce qu’on pourrait considérer
comme les longueurs ou variances (valeurs propres) et les directions (vecteurs propres) des axes
principaux (Hemida, 2005).
Les calculs sont effectués par le logiciel XLSTAT version 7.0, dans l’icône «Analyse des
données »
, on sélectionne « Analyse en Composantes principales ACP ».
3. Résultats et discussion
3.1. Analyse quantitative
Pour lire et interpréter la boite à moustache, il est nécessaire de connaître sa construction. La
boîte à moustaches utilise 5 valeurs qui résument des données : le minimum, les 3 quartiles Q1,
Q2 (médiane), Q3, et le maximum (Le Guen, 2001).Le tableau II.1 regroupe les valeurs
descriptives obtenues. La figure II.4 représente La boite à moustache.
Tableau II.1 : Statistiques descriptives pour les données quantitatives de Thunnus thynnus.
année
Min
Max
Q1
Med=Q2
Q3
Moy
Minimum Maximum
1er
Quartile
Médiane
3ème
Quartile
Moyenne
Lf (cm) 2008 105.00
250.00
180.00
195.00
215.00
193,78
Lf (cm) 2009 74.00
300.00
190.00
207.00
226.00
205,37
année
Var
s(n).
Mod
Intervalle de Confiance
Variance (n) Ecart-type (n)
Mode
% ± IC à 5%
Lf (cm) 2008 685,87
26,19
195,00
193,78 ± 2,92
Lf (cm) 2009 944,06
30,73
200,00
205,37 ± 1,88