Je souhaite remercier particulièrement Jean-Marc Bouvet

(1988), pour l’Ile des Pins ; de l’inventaire des populations de Santal sur l’île de Maré (Brinkert,
2003) et de l’inventaire sur les îles de Lifou et Ouvéa (Steierer, 2004). L’origine de ces données
utilisées dans les analyses multivariées, sont résumées dans les tableaux annexes 1.
A la suite de la réalisation des tableaux de données, certains individus ou populations avaient des
données manquantes, pour les paramètres génétiques, chimiques et/ou morphologiques. Les valeurs
absentes pour un individu et pour une variable, n’ont pas été éliminées mais remplacées par la
moyenne, estimée à partir des données présentes pour tous les autres individus, pour la même
variable. Ce choix résulte en partie du logiciel EXCEL Stat Pro 7.5 (Addinsoft, 2005) qui estime
généralement les valeurs manquantes d'une variable quantitative par sa moyenne. Dans le cas d'un
tableau, EXCEL propose tout d'abord d'ignorer les lignes concernées. En cas de refus, le logiciel
propose alors d'estimer les valeurs manquantes de chaque modalité de variable par la moyenne des
données présentent dans chacune de ces modalités.
Les données environnementales (pluviométrie, sols) de « l’Atlas de Nouvelle Calédonie et
Dépendances », ont été difficiles à faire correspondre aux zones d’échantillonnages et aux
différentes populations définies dans la thèse de Bottin (2006), à cause de leur grande variabilité et
leur dispersion sur l’archipel calédonien. Notamment pour les sols qui sont plusieurs à se côtoyer
sur une même localité de l’Atlas, ce qui rend difficile l’attribution d’un type de sol à une localité (de
même pour la pluviométrie). De plus, d’autres localités ne sont pas présentes sur l’Atlas. La
concordance approximative de ces localités et des données environnementales déjà présentes sur les
cartes de l’Atlas de Nouvelle Calédonie, a donc été effectuée.
1.2.3. Différentes analyses multivariées effectuées :
L’ensemble des analyses multivariées a été effectué avec le logiciel Excel Stat Pro.
En ce qui concerne le traitement des valeurs manquantes pour l’ACP, la CAH et l’AFD, XLSTAT
Pro les a estimé comme précisé dans la partie 1.2.2. traitement des données.
ACP L’Analyse en Composantes Principales, permet le traitement de données quantitatives se
présentant sous la forme de tableau d’individus (lignes) croisés avec des variables quantitatives
(colonnes). Elle décrit la distribution des individus le long des deux axes factoriels d’un plan. Elle
permet de visualiser et analyser les corrélations entre les N variables à n modalités et visualiser et
analyser les M observations (individus) initialement décrites par N variables sur un graphique à
deux dimensions (deux axes factoriels), construit de manière à ce que la dispersion entre les
données soit aussi bien préservée que possible.
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