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Analyses statistiques multivariées descriptives

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CHAPITRE VII Analyses statistiques multivariées descriptives 1. Introduction • L'objectif principal des analyses descriptives multivariées est d'étudier ou de décrire un ensemble de variables prises globale- ment. • Cette étude permet de synthétiser et de visualiser rapidement une grande quantité d'information. • Elles reposent sur un examen des interdépendances entre toutes les variables. 2. Analyses factorielles Objectifs Les analyses factorielles visent toutes les mêmes objectifs : • Représenter en 2 ou 3 dimensions des données multidimension- nelles. • Pour cela, concéder une perte d'information qui devra être me- surée. On perd en information pour gagner en signification. Différentes méthodes factorielles La méthode choisie dépendra du type des variables : • Analyse en Composantes Principales (ACP) : variables quantita- tives. • Analyse des Correspondances (AFC) : deux variables qualitatives. • Analyse des Correspondances Multiples : plusieurs variables qua- litatives et/ou quantitatives. Principe des analyses factorielles Les données sont représentées graphiquement dans un espace à n dimensions : x 1 1 x 1 2 x 1 3 X 1 Y 1 Y 2 Y 3 Elles sont ensuite projetées dans un espace à 2 ou 3 dimensions : Cette projection entraîne une perte d'information : qu'il faudra mesurer et minimiser.

  • qualité

  • principe des analyses factorielles

  • nominal par nominal phi

  • inertie du nuage

  • nouvelles variables

  • epson p890

  • epson c40ux

  • représentation graphique des profils-lignes

  • duree

  • analyse factorielle


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CHAPITRE VII Analyses statistiques multivarièes descriptives
1. Introduction
• L’objectif principal des analyses descriptives multivaries est d’tudier ou de dcrire un ensemble de variables prisesglobale-ment. • Cette tude permet desynthÉtiseret devisualiserrapidement une grande quantit d’information. • Elles reposent sur un examen desinterdÉpendancesentre toutes les variables.
2. Analyses factorielles
Objectifs Les analyses factorielles visent toutes les mmes objectifs :
ReprÉsenteren 2 ou 3 dimensions des donnes multidimension-nelles. • Pour cela, concder uneperte d’informationqui devra tre me-sure. On perd en information pour gagner en signification.
Diffèrentes mèthodes factorielles La mthode choisie dpendra du type des variables : Analyse en Composantes Principales (ACP): variables quantita-tives. Analyse des Correspondances (AFC): deux variables qualitatives. Analyse des Correspondances Multiples: plusieurs variables qua-litatives et/ou quantitatives.
Principe des analyses factorielles Les donnes sontreprÉsentÉesgraphiquement dans un espace Àn dimensions :
Elles sont ensuite projetes dans un espace À2 ou 3dimensions :
Cette projection entraïne uneperte d’information:
qu’il faudramesureret minimiser. Inertie Pour mesurer la perte d’information, on utilise l’inertiequi mesure l’Étalement du nuage.
LaqualitÉde la projection sera mesure par Inertie du nuage projet Taux= Inertie du nuage initial
3. Analyse en composantes principales (ACP) Il s’agit d’une analyse factorielle pour desvariables quantitatives. • Elle repose sur l’tude de lacorrÉlationentre les variables prises globalement. • Elle dfinit 2 ou 3 nouvelles variables (composantes) qui seront utilises pour reprsenter les donnes plus simplement.
Tableau des donnÈes Individu 1 2 3
Age 25 45 32
ReprÈsentation des donnÈes
V. Jalby – M1 AES - Analyse des donnes – 2011-2012 – VII. Analyses statistiques multivaries descriptives
Revenu 1500 2231 1826
Enfants 0 3 2
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