At 10:58 22/10/2004 +0200, D.Loose wrote:
>Boujour,
>
>suite à différentes lectures j'ai les idées plus très claires concernant
>l'intérêt / la nécessité d'avoir des variables qui suivent une
>dsitribution normale (du moins pas trop "skewed") avant de procéder à
>une analyse multivariée. Autant ça me semble ne pas avoir de sens dans
>le cadre d'AFC sur des tableaux de relevés faunistiques, mais qu'en
>est-il de variables (de fragmentation d'habitat, par exemple) dans le
>cadre d'une ACP ? et en vu d'un couplage asymétrique qui fait intervenir
>la régression (AFCVI par ex.) ?
>
>C'est sans doute un peu confus et naïf, mais mes bases en stat/analyses
>multivariées sont fragiles !
Ce n'est ni confus, ni naïf. La question de l'ACP et celle de l(AFCVI sont très différentes.
Il y a beaucoup de tolérance en la matière dès que vous sortez du multivarié gaussien.
En ACP, on ne guère faire de bétises sérieuses. En AGCVI, ce n'est plus la même chose.
En vue d'un couplage asymétrique qui fait intervenir la régression les pièges principaux sont :
un grand nombre de variables
un petit nombre d'individus
des données aberrantes sur certaines des variables
des corrélations fortes entre explicatives
soit tout ce qui fait des régressions imprécises ou instables.
A mon avis, on devrait réserver les AFCVI à des explicatives maîtrisées, type facteurs expérimentaux d'effet fixe, modalités peu nombreuses avec répétitions nombreuses ou variables quantitatives échantillonnées à pas régulier. Les paquets d'indices divers et assez redondants voilà la tentation qui peut créer des vraies erreurs d'interprétation.
Daniel Chessel - chessel@biomserv.univ-lyon1.fr
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