Bonjour,
Dans leur article (CCA and related multivariate methods in aquatic ecology.
1995. Aquatic Sciences 57(3):255-289), Ter Braak et Verdonschot proposent
une methode pour selectionner les "meilleures" variables explicatives parmi
un ensemble ("ranking environmental variables in importance"). Le principe
est de faire la CCA variable par variable et de conserver celle qui a la
plus forte valeur propre, puis de recommencer avec cette variable associee
a toutes les autres une par une et selectionner le couple qui a la plus
forte inertie totale (somme des valeurs propres), puis de continuer le
principe en ajoutant des variables. Bien sur, il y a un test (monte carlo)
qui permet de juger du niveau de signification des valeurs propre afin de
stopper l'ajout de variable lorsque le resultat n'est plus significatif.
L'objectif et le principe de cette methode sont seduisants. Mais qu'en
pensent les biometriciens patentes (pas tentes)?
Comment peut-on realiser le plus facilement cette operation sur ADE-4?
Est-ce qu'il faut realiser une a une les nombreuses CCA possibles et
relever les valeurs? Est-ce que Projectors/subspace test correspond au test
de Monte Carlo propose par Ter Braak?
Plutot que de faire une CCA, je pourrais envisager une analyse de
Co-inertie qui "autorise" d'avoir plus de variables, sans les defauts de la
CCA (la CCA etant sans interet par rapport a l'AFC simple quand le nombre
de variables est eleve, ce qui rend interessant la possibilite de les
selectionner). C'est ce que j'ai fait, et cela m'a fait poser une question
"fondamentale". Je suis dans une logique biodiversite=f(milieu), c'est a
dire que je veux prevoir la composition d'une communaute en fonction de
descripteurs du milieu, et plus precisement d'action humaines sur le
milieu. Mon tableau milieu est donc en grande partie determine par avance,
en fonction d'un plan d'echantillonnage des facteurs que je veux
"modeliser". J'ai l'impression que la CCA colle bien a cette logique, pu
isque le role des 2 tableaux n'est pas le meme, contrairement a la
co-inertie. Dans la co-inertie, la structure que j'ai impose a mon tableau
milieu est ce qui ressort en premier, c'est rassurant, mais ce n'est pas
tres subtil. Est-ce que l'analyse de co-inertie n'est pas une methode
adaptee aux situations ou l'on collecte un grand nombre de variables de
milieu sans structuration des valeurs a priori (sur un maillage, le long
d'un transect, aleatoirement, etc.)? J'ai ete surpris de constater que les
resultats de la CCA et de la co-inertie etaient globalement assez proches,
probablement parce que mes donnees sont tres structurees.
La fiche de l'option DDutil/column projection signale: "En autorisant la
projection de vecteurs quelconques, on permet l'usage des colonnes
supplementaires pour tous les types d'analyse (inter-intra, co-inertie,
MFA,...)." J'envisage alors de pouvoir projeter des especes en
supplementaires dans les CCA et les analyses inter que j'ai faites, mais
vient une recommandation terrible: " Il convient de maitriser la theorie
pour s'en servir correctement." Gasp! ce n'est pas tout a fait mon cas...
Que faire? Mieux comprendre la theorie certes, mais c'est un peu tard
vis-a-vis de mes echeances. Quelqu'un peut-il me donner des conseils pour
realiser ces projections dans le cas d'une CCA (pour ajouter des especes
supplementaires, pas des variables explicatives), d'une analyse inter ou
intra, dans une co-inertie? Est-ce que le principe de variable
supplementaire est possible dans un K-tableaux?
Merci
Marc Deconchat INRA-URSAD/SEBSO BP 27 F-31320 Castanet
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