Bonjour,
At 04:51 13/08/2004, Charline Laurent wrote:
>Bonjour,
>
>Je dois traiter un jeu de données d'acoustique (écho-intégration par
>bancs). Je dispose de 10 variables quantitatives sur 6236 relevés.
>Je dispose également de 2 variables quantitatives indiquant pour chaque
>relevé le pays (2 modalités) et si le relevé a été effectué de jour ou de
>nuit (variable "diel").
>Je dois voir s'il existe un effet "pays", un effet "diel" (voire une
>interaction).
>
>J'ai réalisé une analyse inter-classe (pays) : le pourcentage d'inertie
>expliquée par l'analyse est de 0.8%. L'analyse inter-classe (diel) me
>donne un pourcentage d'inertie expliquée de 2.3 %.
>Les test de permutation (fonction randtest.between) me donnent pour ces
>deux analyses inter-classes me donnent des résultats significatifs.
>
>Des pourcentages d'inertie expliquée très faible mais des tests de
>permutation très significatifs... cela est-il très cohérent ?
Vu le grand nombre d'individus, cela n'est pas tres etonnant. Il y a
beaucoup de variance intra-classe car on a beaucoup d'individus
>Une autre petite question : Je voudrais réaliser une ACPVI sur ces
>données, mais je n'arrive pas à trouver dans les sorties de R les
>pourcentages d'inertie expliquée par chaque facteur, et comment tester la
>significativité de chaque facteur.
Ca revient au meme !! L'analyse inter-classe est une ACPVI. Pour s'en
convaincre:
data(meaudret)
pca1 <- dudi.pca(meaudret$mil, scan = FALSE, nf = 4)
bet1 <- between(pca1, meaudret$plan$sta, scan = FALSE, nf = 2)
acpvi1=pcaiv(pca1, meaudret$plan$sta,scan = FALSE, nf = 2)
> acpvi1$eig
[1] 2.681164426 0.620767949 0.113168924 0.009502576
> bet1$eig
[1] 2.681164426 0.620767949 0.113168924 0.009502576
Ces valeurs propres sont des variances expliquees.
Le pourcentage de variance expliquee est simplement la rapport inertie de
l'analyse simple/inertie analyse contrainte:
sum(acpvi1$eig)/sum(pca1$eig)
[1] 0.3805115
C'est le pourcentage de variance interclasse.
on retrouve ce rapport dans la sortie de between:
> bet1$ratio
[1] 0.3805115
Le pourcentage de variance expliquee par chaque axe:
> (acpvi1$eig)/sum(pca1$eig)
[1] 0.297907158 0.068974217 0.012574325 0.001055842
Pour le tester, c'est une autre affaire... c'est pas possible avec ade.
Canoco propose un test pour le premier axe ou pour tous les axes mais pas
de tester chaque axe. On peut envisager de tester par permutation axe1,
axe1+axe2, axe1+axe2+axe3... mais est-ce bien utile ??
>Encore merci
>Charline L.
De rien
Cordialement.
Stéphane DRAY
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Département des Sciences Biologiques
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