Analyse en composantes principales

7117 mots 29 pages
L’analyse en composantes principales.
Objectifs de la section Au terme de cette section vous serez en mesure : § § § § § D’identifier les situations propices à l’utilisation de l’analyse en composantes principales De vous assurer que vos données rencontrent ses co nditions d’application De prendre les décisions appropriées quant au nombre de composantes à extraire D’effectuer une analyse en composantes principales sur SPSS D’interpréter adéquatement les résultats obtenus

Introduction L’analyse en composantes principales (ACP) est souvent confondue avec l’analyse factorielle (AF) que nous examinerons dans une prochaine section. Plusieurs chercheurs ne font d’ailleurs pas de nuances entre les deux techniques et les considèrent comme étant deux variations d’une même méthode générale qu’ils identifient alors sous le vocable général d’analyse factorielle. Nous verrons que malgré l’apparence de grande similitude entre l’analyse en composantes principales et l’analyse factorielle proprement dite, il existe des différences fondamentales entre ces deux techniques et il importe donc de les traiter séparément. La première raison qui explique pourquoi il existe tant de confusion entre l’ACP et l’AF est sans doute le fait que ces techniques s’intéressent toutes deux à l’analyse de matrices de corrélation. Aussi, nous verrons que les deux techniques produisent des résultats qui se présentent sous des formes très similaires. Enfin, les deux techniques sont souvent offertes à l’intérieur des logiciels comme SPSS et SAS. À vrai d ire, dans le cas du logiciel SPSS, nous verrons que les deux types d’analyse sont invoqués à l’aide de la même commande FACTOR, ce qui ne contribue en rien à diminuer la confusion. Quelques exemples réels d’application La fonction première de l’analyse e n composantes principales en est une de réduction des données. On peut imaginer de nombreuses situations où les chercheurs sont aux prises avec un nombre très élevé de variables à considérer

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