Analyse Factoriel

QU'EST-CE QUE L'ANALYSE FACTORIELLE EXPLORATOIRE ? DESCRIPTION La méthode d'Analyse Factorielle Exploratoire (Exploratory Factor Analysis) (AFE) est une technique qui peut être employée pour découvrir la structure sous-jacente (dimensions) d'un grand ensemble de variables. Par conséquent, l'AFE réduit un grand ensemble de variables à un couple de facteurs sous-jacents.  Exemple : Vous avez établi un questionnaire au sujet de satisfaction client dans l'industrie de l'aviation civile (United Airlines

 L’ANALYSE FACTORIELLE INTRODUCTION : L’anal se factorielle est un technique statistique aujourd’hui surtout utilisée pour dépouiller des enquêtes : elle permet, quand on dispose d’une population d’individus pour lesquelles on possède de nombreux renseignements concernant les opinions , les pratiques er le statut (sexa , âge , etc. … )  , d’en donner une représentation géométrique , c’est-à-dire en utilisant un graphique qui permet

Chap. V – Analyses Factorielles 1 Chapitre V ANALYSES FACTORIELLES _____ Définition et propriétés des analyses factorielles : On est en présence d'un tableau de données réelles sous forme de matrice X (n,p) de n lignes et p colonnes. Les n lignes de X représentent un nuage de n points dans un Espace Vectoriel Rp de dimension p. (respectivement, les p colonnes représentent p points dans l'E.V. Rn ) Une représentation graphique de ces points dans cet espace est bien entendu impossible

Profils latents Analyse factorielle Traits latents : en psychométrie Item Response Theory cas particulier : modèles de Rasch Profils latents : modèles de mélange particuliers M2S3, 24 novembre 2009 4 Comparaison avec les méthodes exploratoires Variables latentes Composantes ou variables synthétiques Variables manifestes qualitatives qualitative quantitatives Classes latentes Traits latents quantitatives Profils latents Analyse factorielle Variables observées

Travail élaboré par ****** ANALYSE FACTIORIELLE DES CORRESPONDANCES 1) Principes : Analyse multivariée, c’est-à-dire analyse des données qui permet de traiter simultanément plusieurs variables. Dans son principe, l’A.F.C. a pour objet d’étudier simultanément les lignes et les colonnes d’un tableau de chiffres et de mettre en évidence les “correspondances”, c’est-à-dire les liaisons entre ces deux ensembles. L’esprit humain étant incapable de prendre en compte en même temps autant de données

CM n°4 de PsyD5 I. Modèles factorielles de l'intelligence → Il y a 3 versions des matrices de Raven : une de couleur (pour les enfants), une standard et une version avancée. → Thurstone critique la théorie de Spearman en disant que le facteur G n'a aucune valeur scientifique car son interprétation dépend des épreuves utilisées pour le mettre en évidence. Pour chaque aptitudes pressenties, il va créer des épreuves qu'il fait passer à des étudiants. Il trouve alors différents facteurs correspondants

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

Préparation aux traitements 1.1. Rappel des objectifs Analyse des ressemblances entre académies en fonction de l’offre universitaire 1.2. Type des données brutes Quasi tableau de contingences Il faut transformer ce tableau en véritable tableau de contingences, pour cela il faut : Eliminer les lignes et colonnes de totalisation Remplacer les cases vides par des zéros Remplacer la colonne univ.-IUT par la colle obtenue en soustrayant de cette colonne la colonne dt Ec.Ing, pour éviter les doubles

MATIERES 1. INTRODUCTION 2. UN PEU D’HISTOIRE 3. TYPES DE TABLEAUX ANALYSABLES 4. ANALYSE GENERAL 5. L’ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES 5.1. Les données – Les objectifs 5.2. La méthode 5.2.1. Le tableau de données 5.2.2. Analyse des points individus i de N J ( I ) dans RP 5.2.3. Analyse des points individus j de N I ( J ) dans Rn 5.2.4. Relation entre les points i de N J ( I ) et j de N I ( J ) 5.2.5. Analyse des points supplémentaires 5.3. Interprétation de l’Analyse en Composantes Principales

Analyse des données Module 1 : Présentation de l’analyse de données M1 Présentation de l’analyse de données « L’analyse des données a pour but de fournir grâce à l’ordinateur un outil permettant d’appréhender le contenu de tableaux de taille importante à l’aide de représentations accessibles par l’utilisateur », Edwin Diday. L’analyse des données c’est aujourd’hui l’expression consacrée pour désigner les analyses statistiques descriptives multidimensionnelles L’analyse des données rassemble