révision systématique des clupeidae d'eau douce de l'ouest et du ...
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- 52 -2 - ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (ACP)L'utilisation d'un grand nombre <strong>de</strong> <strong><strong>de</strong>s</strong>cripteurs (relevés morphométriques<strong>et</strong> méristiques) pour chaque spécimen nécessite une analyse multivariéesi l'on veut en tirer le maximum d'informations. Le choix d'un<strong>et</strong>elle analyse dépend <strong>du</strong> but à atteindre. L'analyse discriminante (AD)souvent utilisée, traite <strong><strong>de</strong>s</strong> caractères préalablement raportés à <strong><strong>de</strong>s</strong>groupes bien distincts. Or, le but que nous visons ici est justement <strong>de</strong>m<strong>et</strong>tre en évi<strong>de</strong>nce ces groupes. Il ne peut donc être question d'utiliserc<strong>et</strong>te métho<strong>de</strong>. L'analyse en composantes principales qui traite exclusivement<strong><strong>de</strong>s</strong> caractères numériques jouant le même rôle, paraît plus appropriéepour procurer une représentation multidimensionnelle <strong>de</strong> nos données.L'ACP nécessite un nombre d'observations supérieur au nombre <strong>de</strong><strong><strong>de</strong>s</strong>cripteurs <strong>et</strong> une indépendance <strong><strong>de</strong>s</strong> observations, le tableau <strong><strong>de</strong>s</strong> données<strong>de</strong>vant par ailleurs être compl<strong>et</strong> sous peine <strong>de</strong> fausser les corrélations,conditions remplies dans notre cas. Les caractères métriques <strong>et</strong> méristiquesont été analysés séparément. Selon Kentchington (1986), les caractèresmorphologiques suivent une variation normale multivariée (une fois leseff<strong>et</strong>s <strong>de</strong> taille éliminés) alors que les caractères méristiques possé<strong>de</strong>ntune distribution discrète. Le programme d'ACP utilisé est celui <strong>de</strong> labibliothèque ADDAD <strong>du</strong> CIRCE. C<strong>et</strong>te ACP est basée sur <strong><strong>de</strong>s</strong> matrices <strong>de</strong>corrélation <strong>de</strong> variables non transformées pour les données méristiques <strong>et</strong><strong>de</strong> variables transformées (pour les rendre indépendantes <strong>de</strong> la taille) enpourcentage <strong>de</strong> la longueur standard pour les données morphologiques. Lescomposantes principales successives correspondant à <strong><strong>de</strong>s</strong> fractions <strong>de</strong> plusen plus faibles <strong>de</strong> la variance totale, l'interprétation se limitera généralementaux trois premières composantes (Dag<strong>et</strong>, 1976).Les valeurs propres <strong>de</strong> la matrice <strong>de</strong> corrélation, le pourcentage<strong>de</strong> la variance totale expliquée ainsi que la contribution <strong>de</strong> chaque caractèresur les différentes composantes sont fournis en annexe.
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