Acp Afc

Transport Association) de la compagnie aérienne Air Canada. ACM (Analyse des Correspondances Multiples). Méthode d’analyse de données appartenant aux analyses multivariées descriptives. L’ACM généralise l’AFC à un nombre de variables supérieur à deux. ACP (Analyse en Composantes Principales). Méthode d’analyse de données appartenant aux analyses multivariées descriptives. L’objectif est de résumer l’information d’un tableau individus/variables en remplaçant les variables initiales par des variables composées

(regroupement en classes homogènes) analyse typologique + réduction dimens. 14/10/2011 modèles combinatoires modèles à base de détection de liens règles logiques algorithme analyse en composantes principales ACP (variables continues) analyse factorielle des correspondances AFC (2 variables qualitatives) analyse des correspondances multiples ACM (+ de 2 var. qualitatives) méthodes de partitionnement (centres mobiles, k-means, nuées dynamiques) méthodes hiérarchiques classification neuronale

l’intelligence2. Sa technique porte le nom aujourd’hui d’analyse factorielle des psychologues. D’autres techniques d’analyse factorielle seront développées ensuite : l’analyse en composantes principales3 (souvent abrégée en ACP) et une variété de celle-ci l’analyse factorielle des correspondances (AFC), crée dans les années 1960 par Jean-Paul Benzécri4. Du fait de l’essor de l’informatique, cette dernière technique est devenue une technique standard, intégrée dans les grands logiciels statistiques internationaux

des individus, la répartition est à peu près égale. - Au niveau de l taille de l'entreprise, il y a une majorité de petites a entreprises (- de 10 salariés). En effet, les entreprises de plus de10 salariés représentent 35,3 %. Analyse factorielle et ACP: Nous cherchons à déterminer s'il existe réellement 2 stratégies de négociation. Nous cherchons donc 2 facteurs qui correspondent aux 2 stratégies. Nous avons extrait 3 facteurs qui représentent 43,3 % d'informations à eux 3 comme nous le voyons page

s’agit d’une échelle multidimensionnelle composée de 29 items répartis en sept dimensions. Nous étudions maintenant, sa fiabilité et sa validité ce qui fera l’objet de l’analyse factorielle confirmatoire. II.2.5. Analyse factorielle confirmatoire AFC A partir des résultats de l’analyse en composantes principales, une première analyse factorielle confirmatoire a été opérée pour s’assurer de la validité de l’échelle de mesure de la qualité perçue de l’Internet bancaire. Cette analyse a été faite

celle qui précède prend 0. Pour l’année qui suit la deuxième réforme on n’attribut pas la valeur de 1 mais plutôt 2 et ainsi de suite pour la troisième on attribut 3 jusqu’à la sixième réforme on attribut 6. On n’a pas procédé par la méthode AFC ou bien celle ACP, du fait que les réformes sont dispersées en termes d’année. 22 Tableau 01: Statistiques descriptives Mean Sum Median Maximum Minimum Sum Sq. Dev. Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Observations Cross sections PROF

Saisie des données 2.2. Analyse statistique simple (ANOVA) comparaison des moyennes 2.3. Corrélations; régressions ; interprétation 2.4. Analyses des fréquences (test d'homogénéité, test de conformité) 2.5. Analyses des statistiques multivariées (AFC, ACP, AFD, classification) 3. Contrôle des connaissances Cours + TD : 3 EMD Calcul de la moyenne : ( EMD1 + EMD2 + EMD3) / 3 GESTION ET MARKETING VOLUME HORAIRE TOTAL Cours : 37 h 30 : 45 HEURES TP : TD : 7 h 30 Sorties : 1

répondre, il convient de recourir à des techniques d'analyses qui dépassent largement les simples tris à plat et tris croisés pour mettre en œuvre diverses techniques quantitatives telles que régressions linéaires simples ou multiples, méthodes ACP et AFC, méthodes de corrélation … Seules ces techniques permettent, en particulier, de déterminer par le calcul le poids réel des critères dans la satisfaction globale et ce au-delà du déclaratif du client interviewé, qui souvent tente de rationaliser

d’une variable jugée a priori pertinente, de ce fait il est intéressant de juger lors des traitements le degré de fiabilité du Khi2. • Analyses factorielle des correspondances (AFC) : l’objectif général de l’analyse factorielle des correspondances (AFC) est identique a celui de l’Analyse en composantes principales (ACP) : identifier un petit nombre de dimensions cachées pour simplifier et interpréter un ensemble de données peu lisibles au premier abord. L’intérêt majeur de l’AFC est quelle n’exige

Consommation et Société, n°3, http://www.consommations-societes.net/numero3/revue/articles/chapters.htm. Baillargeon J. (2003a), L’analyse en composantes principales, http://uqtr.ca/cours/srp6020/acp/acp.pdf. Baillargeon J. (2003b), L’analyse factorielle confirmatoire, http://uqtr.ca/cours/srp-6020/afc/afc.pdf. Bailly A. (2003), « La science régionale en transition », in Revue d’Economie Régionale et Urbaine, 2003-05, déc., pp. 975-976. Balland P.-A. (2008), « L’analyse de réseau en économie spatiale