Chapitre III: Résultats et discussion
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aucune variable, excepté la faible corrélation positive avec la production halieutique globale (r =
0.2) (Fig.10).
III2. Analyse en composante principale
Nous avons réalisé une ACP (Analyse en Composante Principale) sur les données relatives aux
secteur de la pêche dans la wilaya de Tipaza. Au total 8 variables (Flottille de pêche, nombre
d’inscrits maritimes, production halieutique, production en poisson blanc, nombre de capitaines,
nombre de mécaniciens, nombre de marins et nombre de formés dans le secteur de la pêche), ses
variables sont étalées sur 14 ans (de 2003 à 2016). Cette analyse a été élaboré en vue de
connaitre l’importance de chacune des variables énumérées ci-dessous avant de réaliser notre
analyse SWOT-AHP (Fig.11). Après avoir obtenu le tableau mesurant les variations de
production totale de la pêche ainsi que 7 autres variables, on va appliquer maintenant une analyse
en composantes principales sur cetableau, à l’aide du logiciel R.4.1.1.
Figure 11. Contribution des composantes principales à l'explication de la variance totale
Le nombre de composantes principales résultantes de cette analyse est six. Dans le graphique des
valeurs propres (appelé scree plot, Fig.11), le nombre d’axes est déterminé par le point, au-delà
duquel les valeurs propres restantes sont toutes relativement petites et de tailles comparables