Intrêt de l'Analyse en Composante Principale

[invite7327181c]

Bonjour,

Je veux étudier la corrélation entre la présence de proies pour lesquelles j’ai des données quantitatives et la présence d’un prédateur pour laquelle j’ai des données qualitatives (présence donc 1 / absence donc 0) . Je souhaiterais utiliser la méthode de l’ACP (Analyses en Composantes Principales). Mais j’aurais quelque interrogations :

On utilise l’ACP pour calculer des distances, c'est bien ça ?

Je l'ai déjà utilisé pour calculer des distances de Jaccard entre des placettes avec et sans une espèce précise de fleur, pour savoir si cette espèce conditionne une différence dans la structuration et la composition de communautés végétales. Je me doute qu'il doit y avoir plein d'autres raisons d'utiliser la méthode des ACP, mais je ne comprends pas comment l’utiliser pour calculer des corrélations entre la présence de proies et la présence de prédateurs. A quoi correspondraient concrètement ces "distances" ? Est-ce que ces distances seraient entre le nombre total de proies sur un site et la présence ou absence du prédateur sur ce même site ?

Merci d’avance pour votre aide !

Bonne soirée,

Elina Mélet-Garel
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[MissJenny]

On utilise l’ACP pour calculer des distances, c'est bien ça ?

non, pas du tout. On peut représenter dans un espace vectoriel de petite dimension un ensemble d'observations dont on connaît les distances mutuelles. Cette technique s'appelle positionnement multidimensionnel. Mais l'ACP c'est tout autre chose.

[invite7327181c]

D'accord. Merci pour votre réponse. Mais du coup, pourquoi utilise-t-on l'ACP et comment est-ce que je pourrais l'utiliser pour calculer la corrélation entre la présence de proies (données quantitatives) et la présence d’un prédateur (données qualitatives) ? Merci!

[MissJenny]

je ne sais pas quoi te répondre. L'ACP ne sert pas à calculer des corrélations (bien qu'on y diagonalise une matrice de corrélations).

[A voir en vidéo sur Futura]

[Resartus]

Bonjour,
S'il n'y a qu'une variable binaire à tester (prédateur oui/non), l'analyse en composantes principales est vraiment du marteau pilon.
Elle ne fera pas mieux que de comparer les deux graphes, ce qu'on peut faire à l'oeil + comparer les deux moyennes et variances, pour avoir quelques chiffres à mettre dans son dossier.