Apparemment c'est une question d'actualité,
voici la copie d'un message recu sur Ordnews:
Dear subscribers,
I am curious to know how PCA object scores are calculated - my question arises
from the following study:
I have a number of sites with many samples within sites. When I use PCA on the
whole data set (all samples from all sites), I get the arrangement of samples
in 2-D space, and samples within sites group together. Next, I am interested
in within site spatial structure, and I am using PCA1 and PCA2 object scores as
variables in autocorrelation analysis. Originally, I had used the object scores
for each site which were generated from runnig PCA on the whole data set. But
now, I wonder if I should have used PCA abjrct scores from the analysis of
sites individually. My instinct was that they should be the same, or at least
tell the same story. but when i compared the 2 sets of object scores (object
scores for site calculated with whole data set vs object scores calculated from
just the site of intereste), I see there is no relationship. So, I have decided
to use the second option, that is, to examine within site spatial structure
using PCA object scores calculated from individula site data and not from the
whole data set.
My question is - why do the 2 analyses tell different stories?
Also, out of interest, to look at spatial structure of species within habitats,
how do people feel about using PCA object scores in autocorrelation analysis -
as opposed to using Mantel test of spatial matrix vs species similarity
matrix? To me, they both convey the multivariate nature of species spatial
structure, but I'm not sure which to use.
Thank you!
Paul Brewin
Portobello Marine Laboratory
Department of Marine Science
Univeristy of Otago
Dunedin, New Zealand
Le probleme est le meme...
Meme si le probleme est spatialisé, je me demande si les analyses
inter-intra ne suffiraient pas dans votre cas.
Une inter-sites permet d'identifier les differences entre sites en
s'affranchissant de la variation intra-sites.
Une analyse inter-classe (perturbe / non perturbe) peut egalement
etre utilisé pour identifier les especes qui sont le plus touché par
la perturbation. Si on veut tenir compte de l'espace à proprement
dit, une analyse inter classe d'un couple de tableaux (le tableau de
données et les vecteurs propres du graphes de voisinage) pourrait
etre envisagé (ca n'existe pas encore, si je me trompes pas)
Cordialement,
>Bonjour,
>
>Je serais tenter d'utiliser les potentialités d'analyse spatiales d'ADE4
>afin d'identifier les composantes locales et globales des variations
>observées dans un jeu de données néanmoins, la composante globale ne
>fait pas strictement référence à une échelle spatiale mais plus à
>l'intensité d'une perturbation supposée, je ne suis donc pas sûr que ce
>jeu de données se prête à l'analyse, quelqu'un pourrait il m'éclairer
>sur ce point ?
>
>Le problème est le suivant : Dans une étude pilote sur la réponse d'un
>peuplement benthique bathyal à des perturbations anthropiques, 4 sites
>ont été échantillonnées. Chaque échantillon est constitué de trois ou
>quatre prélèvements. Les prélèvements d'un même site sont distants d'une
>cinquantaine de mètres. Deux de ces sites sont des "références", ils
>sont distants de moins d'un kilomètre. Les deux autres sites sont
>potentiellement perturbés, ils sont distants de plusieurs kilométres des
>sites de référence.
>1 ) En considérant simplement comme voisins chacun des prèlèvements d'un
>même site et comme non-voisins les prélèvements provenant de sites
>différents, est il possible d'utiliser l'analyse globale (Moran Index)
>afin de s'affranchir dans les comparaisons inter-sites du "bruit" induit
>par les taxa présentant une forte variabilité intra-site ?
>2) En considérant comme voisin l'ensemble des prélèvements des sites de
>référence, est-il possible d'utiliser l'analyse globale afin de
>dissocier les taxa dont la variabilité serait probablement liée à la
>perturbation des taxa ayant une variabilité spatiale naturelle élevée et
>d'en tester la significativité grâce à NG test ?
>
>D'avance merci.
>
>Lénaick
>--
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>
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