Les techniques d’analyses factorielles sont très populaires, notamment dans le monde francophone. D’une part, parce que l’école d’analyse factorielle française a été, et est toujours, particulièrement prolifique, nous délivrant des ouvrages exceptionnels donnant tout le sel à ces techniques ; d’autre part, parce que les méthodes sont intrinsèquement performantes, nous offrant des possibilités multiples d’inspection des données.
Ce programme de remise à niveau pour le Master SISE concerne l’analyse en composantes principales (ACP), l’analyse des correspondances multiples (ACM) et l’analyse factorielle des correspondances (AFC). A chaque thème est associé deux séries d’exercices : la première se présente comme un guide permettant d’assimiler les principaux repères d’une analyse ; la seconde est une étude de cas où l’étudiant doit architecturer lui-même sa démarche, en fonction des objectifs de l’étude et des caractéristiques des données.
Les supports de qualité pouvant servir de référence sont très nombreux sur internet. J’ai fait une petite sélection dans le document principal. Il est très facile d’enrichir son apprentissage en faisant quelques recherches sur Google. Le tout est de ne pas se perdre.
Document principal : Analyses factorielles
Voir aussi : Pages ACP et AFC/ACM de ce site des tutoriels
Outils : R + RStudio, Python (Anaconda)
Exercice 1 : Apprentissage ACP, données (Autos 2005).
Exercice 2 : Etude de cas ACP (Crime).
Exercice 3 : Apprentissage ACM, données (Races canines).
Exercice 4 : Etude de cas ACM (Cars preference).
Exercice 5 : Apprentissage AFC, données (Médias professions).
Exercice 6 : Etude de cas AFC (Régionales 2004).
