Interprétation ACM

bonjour,

j'ai réalisé une ACM avec 7 variables, les resultats sont plus u moins douteurx voici les valeurs propes:
F1 F2 F3 F4 F5
Valeur propre 0,728 0,473 0,373 0,353 0,348
Inertie (%) 10,789 7,012 5,523 5,225 5,160
% cumulé 10,789 17,801 23,324 28,549 33,709
Inertie ajustée 0,475 0,158 0,080 0,068 0,065
Inertie ajustée (%) 31,962 10,656 5,393 4,554 4,378
% cumulé 31,962 42,619 48,011 52,565 56,944

aussi j'aimerai savoir ce que vous en pensez ?

et mais r² sont également trés faible voir quasi nulle!

merci de vos réponses
marion

Sans connaître le nombre d'individus il est difficile de répondre, mais au vu de tes valeurs propres ont peut penser que ton tableau n'est pas très structuré.

il y a 39 tronçons, mon tableau est composé de cette façon:

en ligne : les tronçons
en colonne: caractéristique du tronçon: type (anthropique ou naturel), forme (linéaire ou surfacique), milieu environnant gauche, milieu environnant droit, espèces indicatrices, espèces non indicatrices.....

pour chaque variable, j'ai attribué un coef en fonction de leur importance par exemple pour la forme j'ai mis la avaleur 1 pour surface et 0 pour linéaire
ainsi de suite

pour remettre dans le contexte, les tronçons sont des tracer qui vont permettre le déplacement d’espèces végétales d'un endroit à un autre.

pour chaque variable, j'ai attribué un coef en fonction de leur importance par exemple pour la forme j'ai mis la avaleur 1 pour surface et 0 pour linéaire

Comment ça selon leur importance ? Pourquoi ne pas laisser "surface" et linéaire tout simplement ?

ainsi de suite

c'est à dire ??

je pensé que si je mettais texto surface ou linéaire, Excelsat allait beuger !!!du coup je suis passer sur un système binaire 0 ou 1
et comme j'avais plusieurs variables "texte" j'ai fait la même chose en donnant à chaque codage une valeur numérique.

Je n'utilise pas Excelstat mais un recodage est toujours un peu dangereux car là tu es passé de variables nominales (modalités non ordonnées) à des variables au moins ordinales (modalités ordonnées). Je ne sais pas si excelstat gère ça tout seul et du coup s'il modifie tes analyses en conséquence. Il faut consulter la doc. Peut être qu'il faut lui rentrer les indicatrices de chaque variable catégorielle.

nik

j'ai essayer avec les valeur telle qu'elle le soucis c'est que c'est encore plus pourri que si je ne mets pas les codes
j'ai réussit a dégager une tendance avec la méthode des codage maintenant quand je fais une CAH avec les mêmes données je ne retrouve pas la même chose !

Cela veut donc bien dire que ton recodage a influencé l'analyse. C'est sans doute pas souhaitable.

je suis d'accord mais le soucis c'est que mes axes sont inférieur à 28% !! c'est ridicule de faire une analyse dessus , non?

en faisant avec les codes je suis a 38% cumulée (axes 1 et 2)

Salut,

Pose toi la question si tu cherches à analyser tes données ou si tu cherches à obtenir le meilleur score possible à une analyse. Comme l'a souligné droopy ton jeu de données est peu structuré (il n'y a pas d'axe factoriel fort) donc c'est certains que chaque axe ne va expliquer qu'une petite partie de l'inertie du nuage de point.
Ta transformation en nombre ne devrait absolument pas affecter tes analyses, ça n'a aucun sens. La soit disante amélioration obtenue est certainement un gros biais de ta transformation qui ne respecte pas la donnée de base.

Les statistiques sont là pour mettre en évidence l'information contenue dans les données par pour l'orienter d'une manière ou d'un autre.

Nik

j'ai refais mon tableau avec les valeurs véritables, et j'ai changer la disposition de mon tableau, j'ai mis mes tronçons en colonnes et mes variable en ligne est j'obtiens de bon résultats
F1 F2 F3 F4 F5 F6
Valeur propre 0,693 0,570 0,450 0,361 0,163 0,080
Inertie (%) 29,918 24,605 19,430 15,600 7,014 3,433
% cumulé 29,918 54,523 73,953 89,552 96,567 100,000
Inertie ajustée 0,470 0,313 0,190 0,119 0,020 0,003
Inertie ajustée (%) 41,117 27,375 16,666 10,443 1,754 0,280
% cumulé 41,117 68,492 85,157 95,600 97,354 97,634

j'ai 68.49% pour mes deux axes!

est-ce que je peux t'envoyer mon ACM pour me dire ce que tu en penses?

MODE COUP DE GUEULE:

LES STATISTIQUES CE N'EST PAS DE LA BIDOUILLE POUR DÉMONTRER UN RÉSULTAT ! CA SE RÉFLÉCHIT EN FONCTION DE CE QUE TU CHERCHES A TESTER OU A EXPLORER !

Mode normal:
Ok tu as deux axes mais qu'est-ce qu'ils te disent ces deux axes ? Rien ... Dans une ACM comme dans une ACP le sens des lignes et des colonnes à un sens contrairement à une AFC. Les modalités des colonnes de ton tableau vont être regarder comme quelque chose d'homogène c'est à dire appartenant à la même variable, or ce n'est pas le cas puisque dans tes colonnes tu vas avoir à la fois des informations sur le type, la forme, le milieu environnant gache, etc. et toutes ces infos vont être analysées commes si elle représentait qu'un seul type d'information ce qui n'est pas le cas. Moralité tu expliques 70% de quelque chose qui n'a pas de sens ...
Avec la 1ère analyse qui à mon sens est la bonne, tu n'expliques que très peu d'inertie. Ce n'est pas de chance mais C'EST LA RÉALITÉ DE TON JEU DE DONNÉES, à savoir que les variables que tu as intégrées à cette analyse sont peut corrélées entre elles et qu'il n'émerge pas de gradient ou d'association claire entre tes variables qui discriminent tes lignes. Point barre ça ne va pas plus loin, ou alors si tu analyses tes axes tu restes assez soft sur les conclusions en parlant de tendance, il semblerait que la modalité X soit liée à la modalité Y ...
Après chercher à tout prix a trouver quelque chose qui n'existe pas s’apparente à du charlatanisme ou à de la voyance ... mais ce ne sont plus des statistiques

100 % d'accord avec droopy...quel que soit le mode

En gros tu es en train de nous faire de la stat pour la stat juste pour obtenir un résultat qui te parait bien selon les critères stat. C'est tout simplement n'importe quoi.
Ce n'est pas parce que le résultat des analyses ne te convient pas pour tes interprétations qu'il faut refaire les analyses dans tous les sens.

nik

merci pour cette explication je comprend mieux mais juste un truc j'ai mis mes tronçons en colonnes et dans mes lignes les infos le concernant (Type, forme, etc....)et c'est avec cette dipo que j'ai environ 70 %.

le soucis c'est que ACM me montre environ 4 nuages de point ou sont réparti la structures, les milieux environnants etc.... je n'arrive dégager une typologie... une autre analyse le pourrait ?

merci pour cette explication je comprend mieux mais juste un truc j'ai mis mes tronçons en colonnes et dans mes lignes les infos le concernant (Type, forme, etc....)et c'est avec cette dipo que j'ai environ 70 %.

C'est ce que je te disais, dans tes colonnes tu as donc des données qui correspondent à différentes informations. Imagine que tu aies un tableau avec dans la première colonne la température et dans la deuxième l'abondance d'une espèce. Si tu transposes ce tableau, dans la première colonne tu auras la première température et la première abondance de l'espèce. Moralité tu mixtes des données de température et d'abondance mais qu'est-ce que ça te donne comme info ? Rien ...

OK quels serait alors l'alternative car je dois analyser plus de 80 tronçon et je pense qu'il me faut une analyse pour dire de dégager quelque chose ou faire des groupe de tronçon !!
aussi je remet cette idée sur la table je pensais faire pour chaque tronçon l'inde de Simpson ou de shannon pour avoir une vision plus clair de la répartition de mes espèces dans chaque tronçon mais ensuite je suis bloquer sur quelle analyse je peux faire !!.... merci de prendre du temps pour mon problème, j'avoue que je suis un peu perdu et frustrée de pas voir avancée mon jeu de donnée important!

Je ne vois pas pourquoi tu ne te contentes pas de ton ACM initiale. Les données sont ce qu'elles sont, tu n'y peux rien. Même si les variables caractérisent assez mal tes tronçons tu ne peux pas faire autrement.

Pour Shannon et Simpson je t'ai déjà dit ce que j'en pense. ça n'a aucun intérêt de sortir x indices de diversités sur un jeu de données si tu ne comprends pas de quoi ils sont faits. Simpson et Shannon ne donnent pas le même poids aux espèces abondantes ou rares. Donc tu n'as pas le même point de vue sur la diversité. Ces mesures sont des vieilles habitudes d'écologue mais qui finalement n'ont jamais été bien comprises. Rergardes les travaux de Lou Jost à ce sujetet toutes la bibliographie récente sur le sujet.
Désolé mais ces indices pris dans le sens commun n'ont aucun intérêt car ils ne correspondent absolument pas au concept qu'on essaye de leur faire mesurer à savior la diversité.

nik

mon ACM me distingue 4 groupes:
Naturel, surfacique, milieu floricole
Naturel, surfacique, moyennement floricole
Anthropique, linéaire,pas floricole
Anthropique, linéaire, peu floricole

est-ce que je peux traiter chaque groupe pour quels sont les tronçons les mieux conservés?

ainsi je les aurai caractériser et donner un gradient de conservation et je pourrai poser comme postulat que si l'état de conservation est bon alors il est fonctionel

marionb a écrit:
est-ce que je peux traiter chaque groupe pour quels sont les tronçons les mieux conservés?
ainsi je les aurai caractériser et donner un gradient de conservation et je pourrai poser comme postulat que si l'état de conservation est bon alors il est fonctionel

Là je comprends pas car tes phrases ne sont pas claires du tout.

lol .... comme l'ACM me dégage 4 tendances :
Naturel, surfacique, milieu floricole
Naturel, surfacique, moyennement floricole
Anthropique, linéaire,pas floricole
Anthropique, linéaire, peu floricole

je peux analyse chaque groupe pour savoir quel tronçons est le mieux conservé du groupe

Pourquoi pas...là c'est pas des stats mais de la bio et comme je ne connais pas suffisament tes données ni la thématique alors je ne peux rien dire sur l'intérêt de caractériser le degré de conservation des tronçons dans chaque groupe.

Il faudrait plutôt que tu poses clairement ton hypothèse à tester.

Nik

mon hyp est de savoir quels sont les tronçons les mieux concernés dans un groupe donnée

un milieu de bonne qualité est un milieu avec une bonne représentation floristique et peu embroussaillent, donc pourquoi pas un anova à 2 facteurs?