Anneau factoriel

sociologie L'analyse factorielle et l'analyse de fidélité notes de cours et exemples © Claire Durand, 2003 Notes aux lecteurs... Ce texte a d'abord été préparé pour accompagner un cours d'introduction à l'analyse factorielle. J'ai tenté qu'il soit aussi complet que possible. Toutefois, la préoccupation première a évidemment influencé la forme. Ce texte se veut une synthèse pratique visant à faciliter la compréhension, l'exécution et l'interprétation d'analyses factorielles et de fidélité dans

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

l’analyse factorielle Philippe Cibois Professeur à l’université de Versailles – St-Quentin Version novembre 2006 1 La représentation géométrique ...................................... 3 2 Comment passer du tableau au graphique .................... 7 3 Les calculs de l' analyse factorielle ............................... 14 4 L' analyse en composantes principales......................... 18 5 L' analyse des correspondances ................................... 28 Introduction L’analyse factorielle est

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

(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

mapping à deux dimensions l’essentiel de l’information. Le principe de ces méthodes est de partir sans a priori sur les données et de les décrire en analysant la hiérarchisation de l'information présente dans les données. Pour ce faire, les analyses factorielles étudient l'inertie du nuage de points ayant pour coordonnées les valeurs présentes sur les lignes du tableau de données. La "morphologie du nuage" et la répartition des points sur chacun de ces axes d'inertie permettent alors de rendre lisible

R.BENABDELOUAHED 6 Conditions d’utilisation… Deux conditions sont à remplir : Les variables explicatives doivent être métriques Elles ne doivent pas être trop corrélées entre elles. Si c’est le cas, on peut passer par une analyse factorielle qui permet de réduire les données à quelques axes. Ces axes sont, par propriété, non corrélés entre eux. R.BENABDELOUAHED 7 Les principales étapes: Dans la pratique, une AD comprend les étapes suivantes : Dans une première étape:

. . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Modèle d’indépendance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 Test du chi 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.2 AFC et indépendance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Analyse factorielle des correspondances . . . . . . . . . . . . . 5.3.1 Nuages de points . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.2 l’AFC proprement dite . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4 Représentation graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

privatisation (MFP). Cette analyse, d’abord descriptive, a examiné l’évolution de l’effectif du ministère en question, sa structure, sa répartition géographique et par domaine de métiers...etc. Ensuite, une analyse multidimensionnelle (analyse factorielle et classification) a été établie, afin de former des classes homogènes des structures administratives relevant du ministère (les directions et les régions d’affectation), vis-à-vis de leurs comportements en matière de gestion de leurs ressources

méthode multifactorielle. En effet, il n'existe pas une méthode factorielle d'analyse des données, mais un ensemble de méthodes, reposant toutes sur les mêmes théories mathématiques. Ainsi, on trouvera les principales méthodes suivantes : • ACP : Analyse en Composantes Principales, pour les tableaux de variables quantitatives. • AFTD : Analyse Factorielle d'un Tableau de Distances, pour les tableaux de distances. • AFC : Analyse Factorielle des Correspondances, pour les tableaux de contingence. •