L’analyse factorielle des correspondances (AFC, Benzécri (1973) ;  Lebart, Morineau, et Tabard (1977)  Greenacre, (1984), Manella, 1987, Escofier et Pagès (1990)) est un type d’analyse canonique particulièrement bien adapté pour décrire les associations entre deux variables qualitatives (analyse d’un tableau de contingence croisant les modalités des deux variables). Par la suite, les propriétés de cette méthode ont amené à son utilisation sur des tableaux d’autres types, notamment des tableaux disjonctifs croisant les individus (objets) et les modalités de plusieurs variables (descripteurs).  On parle alors d’analyse des correspondances multiples (ACM) dans laquelle chaque individu présente normalement la valeur 1 une fois et une fois seulement pour une seule modalité pour chaque variable (tableau disjonctif complet).   Dans ce qui suit, nous étendons cette analyse à un tableau 0/1/2 correspondant à un codage plus approprié aux données de la génétique des organismes diploïdes tel qu’il a été proposé par She et al. (1987) ou Duplantier et al. (1990).  Cette technique a été relativement peu utilisée par le passé car la correspondance entre les résultats de l’analyse et les paramètres classiques de la génétique des populations étaient mal définis. Ceci est partiellement résolu maintenant, car quand les "objets" analysés sont des populations représentées par le vecteur de leurs fréquences alléliques, Long (1986), Smouse et Long (1988) ont montré que la "trace" de l’AFC (c.à.d. la somme des valeurs propres) pouvait être assimilée à l’estimateur du Fst de Robertson et Hill et Guinand (1996) a montré que dans ce cas les valeurs d’inertie le long de chaque axe pouvaient être assimilées à des combinaisons linéaires de valeurs de Fst monolocus.

Concrètement, les objets analysés (dans la présente version du programme, l’ensemble des individus) sont vus comme un nuage de points dans un hyperespace qui a autant de dimensions qu’il y a de modalités (ici les allèles) sur toutes les variables (ici les allèles aux différents locus). L’algorithme cherche les directions indépendantes (orthogonales) dans cet hyperespace le long desquelles l’inertie -grandeur qui, par analogie avec la physique,  représente l'intégrale de la masse (ici par ex. le nombre d’individus en un point de l’hyperespace) multipliée par le carré de la distance au centre des coordonnées (encore appelé centre de gravité)- est maximale. Ces directions, qui sont définies par les vecteurs propres de la matrice (c à d. des combinaisons linéaires des vecteurs variables originaux), déterminent une série d’axes factoriels. Par convention, le premier axe est celui qui a la plus forte contribution à l’inertie totale.

Pour utiliser les données génotypiques individuelles chaque individu est représenté par son score pour chaque modalité de chaque variable (les allèles aux différents locus), soit 0 pour l’absence, 1 pour la présence de l’allèle à l’état hétérozygote et 2 pour l’état homozygote.
Pour chaque axe déterminé lors de l’analyse, un ensemble de coefficients pour chacun des individus et des allèles sont également calculés, il s’agit :
1/ des contributions absolues : exprimant la part prise par un élément donné (individu ou allèles) dans l’inertie expliquée par un facteur.
2/ des contributions relatives : qui expriment la part prise par l’axe dans la contribution de l’individu ou l’allèle à l’inertie totale (représentant la dispersion du nuage des points).
3/ des coordonnées de tous les points individus et allèles aux différents axes, sauvegardés dans un fichier. Ce dernier peut être utilisé dans un autre utilitaire graphique pour dessiner des nuages de points. Ces coordonnées sont également utilisées pour dessiner des nuages de points en deux ou trois dimensions, auxquelles il est possible de faire subir des rotations et des zooms, pour les visualiser sous des angles différents.