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Petit résumé de l'analyse (quantitative) de données en marketing : AfCP (Analyse factorielle en Composantes Principales), AFCm (Analyse Factorielle des Correspondances multiples) et AFCs (Analyse Factorielle des Correspondances simple - ou binaires)Enjoy !
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AfCP Tableaux de mesure
LIGNES � Variables continues ou
numériques
AFC multiple Tableaux de logique
LIGNES � Variables discontinues
ou classes de réponses
AFC simple ou binaire Tableaux de contingence
Lignes et colonnes �Variables
continues ou discontinues
Présence d’éléments atypiques
Qualité des corrélations
Détermination du nombre d’axes
Qualité des corrélations % minimum pour retenir un axe :
=100/nb d’axes possibles
Ex : si 10 axes possibles, les axes
sélectionnés auront un % minimum
de 10%
% minimum pour retenir un axe :
=100/nb de lignes ou de colonnes
(plus petit nb)
Ex : 11 lignes, 10 colonnes alors %
minimum=100/10=10%
% minimum pour retenir un axe :
=100/[nb de lignes ou de colonnes
(plus petit nb)-1]
Ex : 12 colonnes, 11 lignes : % mini :
100/(11-1)=10%
Analyse technique et sémantique des Axes (leur donner une signification)
Qualité des corrélations Une variable est explicative d’un axe si :
|r|>0,8, très forte |r|>0,6 ; forte
L’axe décrit un individu si :
Cos²individu > (1/nb d’axes choisis)
Attention, au signe de la corrélation
On choisit les variables explicatives d’un axe ET les individus décrits par
l’axe de la même façon, soit si :
CTR individu ou CTR variable > 100/nb d’individus ou de variables
OU et non pas ET
Cos²individu ou Cos²variable > 1/nb d’axes retenus
Représenter graphiquement et observer les regroupements
Représentation séparée des variables et des individus :
Exemple de représentation en annexe
Représentation simultanée :
Exemple en Annexe
Analyse par Classe Ascendante Hiérarchique (CAH)
1� Editer un Arbre de Classification
2� Choisir un Niveau de Coupure (Inertie inter> Inertie Intra classes)
3� Décrire les classes
4� Représentation graphique des classes
Yannig et
Renaud