Les commentaires de Marc Deconchat sont très pertinents.
L'introduction des poids liés au tableau floro-faunistique dans le traîtement des variables de milieu est, sur le fond, une contrainte non acceptable, sauf dans le cas où le poids d'un relevé est directement lié à la qualité des échantillons (du genre 1 m2 ici, 10 m2 là).
La pondération unitaire des sites, en cas de normalisation des relevés, devrait devenir la règle.
Le seul intérêt de l'opération est qu'on a un double averaging (relevés à la moyenne des espèces et espèces à la moyenne des relevés)
Toutes les innovations dans ADE-4 vont dans cette direction de pondérer uniformément les variables environnementales. C'est vraie dans l'analyse non symétrique des correspondances (COA: NSCA_Row_Profiles), dans le module Niche: Species Profiles PCA et dans l'articulation avec les modèles statistiques du type glm (courbes de réponses). Les tests de signification par permutations sont infiniment plus clairs avec des pondérations uniformes.
Simplement, dés qu'on a cassé la symétrie se pose la question de la transformation des données écologiques. Si on laisse faire les différences d'abondances (ACP sur données brutes) les différences de variance sont colossales et seules quelques espèces abondantes interviennent. Si on passe en profils, il faut choisir (profil par espèces, espèces à la moyenne des relevés) ou profil par relevé (relevé à la moyenne des espèces). Il est frappant de voir à quel point deux analyses non symétriques sont loin de l'analyse symétrique.
Dans le module Niche, on ne discute que de variables environnementales à pondération uniforme et de profils par espèces. On est globalement dans une stratégie de couplage de deux ACP à pondération uniforme. Le fait qu'un tableau soit un tableau de profils et l'autre un tableau ordinaire garde les principales propriétés de la CCA (séparation de niches) tout en gardant les propriétés de la co-inertie (simplicité et robustesse). Pourquoi ne pas s'en servir ?
Entièrement d'accord pour voir la complexité du problème
transformation de données + pondération + stratégie de couplages
>Contrairement a l'ACC, l'analyse de co-inertie traite les deux tableaux
>associes de facon similaire, sans qu'il y ait de prevalence d'un tableau sur
>l'autre (l'un n'est pas l'explicatif de l'autre). Il s'agit en effet, comme le
>nom l'indique, de chercher une structure commune aux deux tableaux.
>Mais est-ce que cela est toujours vrai? La ponderation des tableaux initiaux
>joue me semble-t-il un role capital.
>Si l'analyse de co-inertie lie un tableau traite par une AFC et un tableau
>traite par une ACP, ce dernier a vu sa ponderation des lignes "contrainte" par
>celle de l'AFC. Leurs traitements dans l'analyse de co-inertie sont similaires,
>mais il existe une prevalence de l'un sur l'autre.
>De ce point de vue, est-ce que l'analyse de co-inertie ne prend pas toute sa
>specificite lorsque les 2 analyses initiales ont une ponderation unitaire (1)?
>Par exemple, si l'on recherche les relations entre la composition botanique et
>en collemboles de points d'observations (un exemple au hasard...), est-ce qu'il
>n'est pas "preferable" de traiter les deux tableaux par une ACP sur covariance
>avec une ponderation unitaire pour les lier dans la co-inertie, plutot que de
>traiter l'un par une AFC ou une ACP a ponderation uniforme et l'autre par une
>ACP de meme ponderation que la premiere?
>
>
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Daniel Chessel
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