Helene Bonnal pose une question qui doit avoir plusieurs réponses.
Pour voir rapidement comment l'enfant se présente, on peut dire :
1) Pourquoi de l'ACM sur des données enregistrées sous forme quantitative ?
Le seul intérêt de passer du quantitatif au qualitatif est de permettre l'examen des relations non linéaires. Avec 54 stations et au début de l'étude cela ne semble pas nécessaire.
2) Les variables biologiques mentionnées sont réputées pour leur mobilité spatio-temporelle. Les relations plancton - milieu à un instant ont une valeur toute relative (ce n'est pas comme les arbres qui restent planté 50 ans dans le même sol, donc statistiquement ce n'est pas le même problème). Il y aura vraisemblablement plusieurs dates d'échantillonnage.
3) Les variables biologiques sont hétérogènes et qui plus est en interaction biologique (compétition, prédation). Il faut discuter des compartiments de manière disjointe dans un premier temps.
4) L'espace est au centre du débat. Tout va dépendre des interactions entre structures spatiales des variables et mode d'échantillonnage.
D'où une série de question.
a) Les cartes des variables mésologiques ont-elles une tête sympathique ? Implanter un fond de cartes, digitaliser les points de mesures, représenter les données normalisées par valeurs. Implanter un graphe de voisinages entre stations. Faire un test d'autocorrélation. Si c'est significatif lisser par courbes de niveaux et interpréter. Les variables ont-elles une forte corrélation ? Faire une ACP normée, cartographier les coordonnées. Pas de corrélation, corrélation locale, corrélation spatiale ? (zones, gradients). Dans le troisième cas, faire une ACP normée globale et cartographier. Plusieurs composantes à patterns distincts ?
b) Faire la même chose pour les variables biologiques. Se méfier des dénombrements, passer en Log(x+1) et faire de l'ACP centrée.
c) Aborder le couple suppose qu'on ait des réponses claires aux questions qui précèdent. Variables de milieu fortement structurées et cartographiables et variables biologiques à forte variation locale ? Le moral en prend un coup. Les deux tableaux ont des composantes cartographiables ? Demander à avoir l'analyse de coinertie spatiale qui était dans ADE 3.7 ou lisser les données par les vecteurs propres de voisinages et associer les modèles. Les deux tableaux ne présentent pas de structures spatiales bien claires ? Traiter sans référence à l'espace, co-inertie ACPn-ACPc, faire le test. Non significatif ? Brrr ! Oui ? on peut améliorer ? Faibles corrélations entre variables -> ACPVI ou AFCVI. Fortes corrélations entre compartiments biologiques et présence de facteurs limitant ou favorisant tous les taxons -> Niche indispensable ...
Moralité : l'analyse des données dépend ... des données, des programmes et des interactions entre les deux.
Cordialement
>Je dispose d'un tableau de releves effectues dans 54 stations differentes
>sur le lac de Nantua, dont on connait les coordonnees. Ce tableau contient
>d'un cote des variables physico-chimiques (temperature, stabilite thermique,
>conductivite, pH, transparence, O2 ), de l'autre des variables
>biologiques ( phytoplancton, daphnies, copepodes, rotiferes, chaoboridae,
>et six especes differentes de rotiferes). Le but est d'etudier la
>repartition spatiale du zooplancton dans le lac. Quel type d'analyse vous
>semblerait le plus approprie ? (j'ai deja effectue quelques ACM en
>selectionnant a chaque fois un certain nombre de variables ; par contre,
>la projection des variables biologiques en variables supplementaires sur
>les axes determines par une ACM des variables physico-chimiques ne donne
>rien de bien probant ).
Daniel Chessel
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