Chapitre II : Matériel et Méthodes
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les longueurs ou variances (valeurs propres) et les directions (vecteurs propres) des axes
principaux (Philippeau, 1986).
Pour 3 variables, les 3 axes principaux de l’ellipsoïde sont perpendiculaires et représentent les 3
composantes, qui sont indépendantes. Il est clair que la première composante explique la plus
grande partie du système, et elle passe par la plus grande dimension de l’ellipsoïde, alors que 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 coordonné, est considéré comme un vecteur d’un espace à p dimensions.
Chaque variable sera une liste de n valeurs numériques.
Il est possible de mener une ACP sur des données brutes. Cependant, 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 standard, où toutes les variables sont considérées comme d’égale
importance. Nous avons choisi de standardiser nos variables à l’aide du logiciel Sizestd, qui est un
programme de standardisation créé par Lombarte et Lleonart (1993) et amélioré par Senar et al.
(1994 in Hemida, 2005). Le logiciel élimine l’effet de la taille des individus dû à la croissance
allométrique à partir d’une matrice de données morphométriques multivariées. Le but est atteint
en transformant chaque individu (par augmentation ou réduction) par rapport à une taille standard
déterminée par l’utilisateur, en tenant compte de la croissance relative.
Du point de vue mathématique, cette méthode consiste à substituer chaque valeur Y (i, j) par
Y (i, j)*, à l’aide de la formule suivante (Lleonart et al., 2000 ) :
Y (i,j)
∗ = Y (i,j) [
X 0
X i
]
b (j)
i : individu ; j : variable ; X(i) : valeur de la variable indépendante pour l’individu i ; X0 : valeur
standard pour X ; b (j) : coefficient de régression potentiel pour la valeur j de l’équation Y = a X
b
estimé à partir de la régression linéaire ln (Y)= ln (a)+ b∗ln (X).
2.2. Écologie
2.2.1. Etude des répartitions
2.2.1.1. Dépouillement du listing Thalassa, Chalex (ISTPM, 1982)
Le dépouillement du listing Thalassa, également nommé Chalex a permis d’établir des fiches de
stations par région et par secteur de pêche, avec des informations utiles sur les coordonnées
géographiques, les profondeurs de filage et de virage, la température, la nature du fond, le type
d’engin de pêche (GOV, LOF) ainsi que les effectifs et les poids relatifs aux captures du genre
Serranus.
Le fichier « Louise », n’a fourni aucune information sur les serrans. Ce listing a été dicté pour
l’essentiel des 24 espèces qui représentent un intérêt économique en Algérie (ISTPM, 1983).
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les longueurs ou variances (valeurs propres) et les directions (vecteurs propres) des axes
principaux (Philippeau, 1986).
Pour 3 variables, les 3 axes principaux de l’ellipsoïde sont perpendiculaires et représentent les 3
composantes, qui sont indépendantes. Il est clair que la première composante explique la plus
grande partie du système, et elle passe par la plus grande dimension de l’ellipsoïde, alors que 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 coordonné, est considéré comme un vecteur d’un espace à p dimensions.
Chaque variable sera une liste de n valeurs numériques.
Il est possible de mener une ACP sur des données brutes. Cependant, 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 standard, où toutes les variables sont considérées comme d’égale
importance. Nous avons choisi de standardiser nos variables à l’aide du logiciel Sizestd, qui est un
programme de standardisation créé par Lombarte et Lleonart (1993) et amélioré par Senar et al.
(1994 in Hemida, 2005). Le logiciel élimine l’effet de la taille des individus dû à la croissance
allométrique à partir d’une matrice de données morphométriques multivariées. Le but est atteint
en transformant chaque individu (par augmentation ou réduction) par rapport à une taille standard
déterminée par l’utilisateur, en tenant compte de la croissance relative.
Du point de vue mathématique, cette méthode consiste à substituer chaque valeur Y (i, j) par
Y (i, j)*, à l’aide de la formule suivante (Lleonart et al., 2000 ) :
Y (i,j)
∗ = Y (i,j) [
X 0
X i
]
b (j)
i : individu ; j : variable ; X(i) : valeur de la variable indépendante pour l’individu i ; X0 : valeur
standard pour X ; b (j) : coefficient de régression potentiel pour la valeur j de l’équation Y = a X
b
estimé à partir de la régression linéaire ln (Y)= ln (a)+ b∗ln (X).
2.2. Écologie
2.2.1. Etude des répartitions
2.2.1.1. Dépouillement du listing Thalassa, Chalex (ISTPM, 1982)
Le dépouillement du listing Thalassa, également nommé Chalex a permis d’établir des fiches de
stations par région et par secteur de pêche, avec des informations utiles sur les coordonnées
géographiques, les profondeurs de filage et de virage, la température, la nature du fond, le type
d’engin de pêche (GOV, LOF) ainsi que les effectifs et les poids relatifs aux captures du genre
Serranus.
Le fichier « Louise », n’a fourni aucune information sur les serrans. Ce listing a été dicté pour
l’essentiel des 24 espèces qui représentent un intérêt économique en Algérie (ISTPM, 1983).