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ACP lien entre variables
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ACP lien entre variables
Bonjour,
Je suis devant un cas de conscience, je désire réaliser une ACP pour voir si une de mes variables est en lien avec une autre. Pour mes différentes plantes, j'ai la taille de la fleur et les différentes conditions météo de l'année (pluvio, température, jours de gelée...) avec une ANOVA j'ai supposé que la taille de la fleur est dépendante des températures (plus il fait chaud plus elle est grande) mais ce n'est qu'une hypothèse et je souhaite la vérifier. Or en faisant quelques recherches j'ai lu que l'ACP n'était que descriptive et ne permettait pas d'établir des liens...j'ai quand même fait un essai et effectivement sur mon cercle de corrélation la variable "hauteur de fleurs" est superposée à la variable "température"...qu'ai-je le droit de conclure?
Merci pour votre aide
Mahine
Je suis devant un cas de conscience, je désire réaliser une ACP pour voir si une de mes variables est en lien avec une autre. Pour mes différentes plantes, j'ai la taille de la fleur et les différentes conditions météo de l'année (pluvio, température, jours de gelée...) avec une ANOVA j'ai supposé que la taille de la fleur est dépendante des températures (plus il fait chaud plus elle est grande) mais ce n'est qu'une hypothèse et je souhaite la vérifier. Or en faisant quelques recherches j'ai lu que l'ACP n'était que descriptive et ne permettait pas d'établir des liens...j'ai quand même fait un essai et effectivement sur mon cercle de corrélation la variable "hauteur de fleurs" est superposée à la variable "température"...qu'ai-je le droit de conclure?
Merci pour votre aide
Mahine
Mahine- Nombre de messages : 12
Localisation : 63000
Date d'inscription : 01/08/2012
Re: ACP lien entre variables
Si tes parts de variance sont suffisamment élevées, tu peux te servir de ton ACP pour tirer des conclusions.
Maintenant si tu veux être complet au risque d'être redondant tu peux calculer les corrélations de Pearson et Spearman (pour la linéarité et la monotonie de la corrélation) avec les p-values sur le rejet de la pente = 0 (qui servent un peu à rien si ce n'est à faire jolie...).
Maintenant si tu veux être complet au risque d'être redondant tu peux calculer les corrélations de Pearson et Spearman (pour la linéarité et la monotonie de la corrélation) avec les p-values sur le rejet de la pente = 0 (qui servent un peu à rien si ce n'est à faire jolie...).

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