CHAPITRE III : RESULTATS & DISCUSSION
39
III.3.2 Analyse en composantes principales du THQ
La figure 6 présente l’analyse en composant principales de la THQ
Figure 6 : le graphe du cercle des corrélations les principales composantes du THQ
Le THQ le quotient de risque est une approche solide pour déterminer les risques pour la
santé humaine lies à la consommation de poisson (varol and Sunbul, 2018), la valeur de
THQ est inférieur à la limite de la sécurité de 1.ce qui indique que l'absorption des ACP +
clane éléments traces métalliques via la consommation de la daurade d'élevage provenant de
l'aquaculture en Algérie ne présente pas d'effets néfaste graves sur la santé des
consommateurs nos résultats sont en accords avec les résultats de Lounas (2020).
L’ACP est un outil utile pour déterminer les processus de contrôle dans un ensemble
complexe de données et pour révéler les similitudes et les différences (Ogunlaja et al., 2019).
On utilise pour cela la figure 6 qui représente :
thq
EF
ED
FIR
bw
sexe age
AT
rfd
ci
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
0.25
0.5
0.75
1
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
0.25
0.5
0.75
1
F2
(36.21
%)
F1 (61.43 %)
Variables (axes F1 et F2 : 97.64 %)
Variables actives
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III.3.2 Analyse en composantes principales du THQ
La figure 6 présente l’analyse en composant principales de la THQ
Figure 6 : le graphe du cercle des corrélations les principales composantes du THQ
Le THQ le quotient de risque est une approche solide pour déterminer les risques pour la
santé humaine lies à la consommation de poisson (varol and Sunbul, 2018), la valeur de
THQ est inférieur à la limite de la sécurité de 1.ce qui indique que l'absorption des ACP +
clane éléments traces métalliques via la consommation de la daurade d'élevage provenant de
l'aquaculture en Algérie ne présente pas d'effets néfaste graves sur la santé des
consommateurs nos résultats sont en accords avec les résultats de Lounas (2020).
L’ACP est un outil utile pour déterminer les processus de contrôle dans un ensemble
complexe de données et pour révéler les similitudes et les différences (Ogunlaja et al., 2019).
On utilise pour cela la figure 6 qui représente :
thq
EF
ED
FIR
bw
sexe age
AT
rfd
ci
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
0.25
0.5
0.75
1
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
0.25
0.5
0.75
1
F2
(36.21
%)
F1 (61.43 %)
Variables (axes F1 et F2 : 97.64 %)
Variables actives
