Bonjour,
Pour traiter le jeu de donnees de Vincent Perreira, une analyse K tableaux
semble bien adaptee. En analysant simultanement les 6 tableaux presentes, ce
type d analyse permettrait ˆ la fois de definir une typologie des 12 etangs
commune aux 6 tableaux, d identifier les variables influentes et d'etudier l
adequation entre la typologie fournie par chaque tableau et la typologie
commune et donc la "valeur typologique" de chaque groupe de variables.
Neanmoins avant de se lancer dans la mise en oeuvre de ce type analyse, il
est preferable de repondre d abord a plusieurs questions dont au moins les 2
suivantes :
1 - concernant les analyses et les transformations des donnees eventuelles
(transformation Log...) a effectuer sur chaque tableau ; Ici, il semble que
les unites des variables sont homogenes (concentration pour les variables
physico-chimiques et abondance ou rendement pour les variables biologiques),
chacun justifie donc une ACP centree par variable (ou normee si les
variances des variables sont tres differentes).
2 - concernant des periodes de prelevements qui sont differentes selon les
groupes de variables etudiees : doit on retenir la periode commune a tous
les groupes de variables ou la moyenne de chaque groupe ? Pour savoir, il
est necessaire d etudier pour chaque groupe de variable separement la
variabilite temporelle ... et prendre une decision en consequence.
Pour le jeu de donnees concerne ici, supposons qu on s en tienne au cas le
plus simple en choisissant d effectuer pour tous les tableaux des ACP
centrees par variables (si les analyses sont differentes selon les tableaux,
la demarche est un peu differente, cf. alors par exemple doc Thema 5.5), et
en retenant 1 periode de prelevement (celle qui est commune aux 6 tableaux).
Ce sont les individus (cad les 12 etangs) qui sont communs aux 6 tableaux,
dans ce cas l Analyse Factorielle Multiple, mise en oeuvre dans le module
KTA-MFA, et dont il a deja ete discute sur ce forum est par exemple
envisageable mais l Analyse de Co-Inertie Multiple, programmee dans le meme
module, peut etre egalement utilisee, de meme que la methode STATIS qui se
trouve dans le module du meme nom.
Dans ADE, pour effectuer une analyse K tableau avec les modules KTA-MFA ou
STATIS, Les tableaux doivent etre disposes avec la dimension commune en
colonnes : ici les 6 tableaux doivent donc avoir x lignes-variables et 12
colonnes correspondant aux 12 etangs. On initialise le K-tableau avec
KtabUtil -> initKtab puis on effectue le centrage avec KtabUtil ->
CentringKtab.
Dans le module KTA-MFA, on peut alors effectuer les analyses separees avec l
option separate analysis pour une comparaison des structures puis lancer l
analyse Ktableau proprement dite avec Multiple Factorial Analysis pour l AFM
ou Multiple Co-Inertia Analysis pour l ACOM.
La lecture de la doc des modules correspondants est alors indispensable.
On peut egalement citer des exemples dans la litterature d utilisation de
methodes K tableaux dans le cadre de telles etudes "multi-compartiments" :
pour l AFM : HAURY, J. (1996) Assessing functionnal typology involving water
quality, physical features and macrophytes in a Normandy River.
Hydrobiologia : 340, 43-49 ;
GAERTNER, J.C., MAZOUNI, N., SABATIER, R. & MILLET, B. (1999) Spatial
structure and habitat associations of demersal assemblages in the Gulf of
Lions: a multicompartmental approach. Marine Biology : 135, 199-208.
pour STATIS : GROSSI, C., RAYMOND, O., SANLAVILLE-BOISSON, C. & JAY, M.
(1999) Rosa taxonomy and hierarchy of markers defined by ACT STATIS. Verlag
der Zeitschrift fŸr Naturforschung : 54c, 25-34.
Cordialement,
Laurence Blanc
>Bonjour,
>
>Me voici confrontŽ ˆ un jeu de donnŽes ˆ la fois simple et complexe sur
>lequel je ne sais pas quel traitement stat appliquer pour rŽpondre aux
>mieux ˆ mes questions. Il s'agit d'un suivi menŽ sur 12 Žtangs remis en eau
>aprs un an de culture (pratique de l'assec typique en Dombes). Notre jeu
>de donnŽes peut se dŽcomposer en 6 tableaux avec les caractŽristiques
>suivantes :
>
>- Physico-chimie de l'eau : 9 pŽriodes de prŽlment, 9 variables
>(concentrations)
>- Physico-chimie du sŽdiment : 2 pŽriodes de prŽlvement, 4 variables
>(concentrations)
>- Phytoplancton : 9 pŽriode de prŽlvement, 10 variables (abondances)
>- Zooplancton : 9 pŽriodes de prŽlvement, 15 variables (abondances)
>- Benthos : 1 pŽriode de prŽlvement, 6 variables (abondances+biomasses)
>- Poissons : 1 pŽriode de prŽlvement, 5 variables (rendements)
>
>Objectifs :
>- dŽfinir une typologie des Žtangs sur la base de chacun de ces critres
>- dŽfinir les variables les plus pertinentes pour la dŽfinition de ces
types,
>- Žtablir des liens entres les diffŽrentes catŽgories de variables.
>
>Questions :
>- faut-il, pour chaque type de variables, faire une ACP (ou une AFC) suivi
>d'une classification automatique pour distinguer les grands groupes
d'Žtangs ?
>- faut-il plut™t s'orienter vers de l'analyse discriminante ,
>- enfin, faut-il envisager une analyse ˆ K tableaux ? si oui, quelle en est
>la dŽmarche ?
>
>
>Merci par avance
>----------------------------------------------------------
>Vincent Pereira
>Cellule aquaculture et gestion des Žcosystmes aquatiques.
>ISARA
>31, place Bellecour
>69288 LYON cedex 02
>Tel: 04-72-77-32-48
>Fax: 04-72-77-32-35
>e-mail: vpereira@isara.fr
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