Analyse de données

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L'analyse factorielle des correspondances (AFC) est une méthode statistique d'analyse des données

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Dit grossièrement, une méthode d’analyse factorielle des correspondances (AFC) admet en entrée un « tableau croisé dynamique », et produit en sortie une ou plusieurs cartes ou images de répartition des valeurs et des variables. Par exemple, la participation croisée boursière : si 6 investisseurs répartissent leurs portefeuilles entre 10 entreprises, on obtient par AFC une carte comprenant 16 points, dont 6 représentent chacun des investisseurs et les 10 autres représentent chacune des 10 entreprises. L’analyse informe sur la distance entre les points, permettant d’interpréter indirectement les pourcentages de participation au capital des entreprises.

La technique de l’AFC est essentiellement utilisée pour de grands tableaux de données toutes comparables entre elles (si possible exprimées toutes dans la même unité, comme une monnaie, une dimension, une fréquence ou toute autre grandeur mesurable). Elle peut en particulier permettre d’étudier des tableaux de contingence (ou tableau croisé de cooccurrence). De manière générale, les méthodes factorielles permettent l’analyse d’un tableau « agrégé » de mesures, correspondant aux requêtes du type « select count(*) from .. group by (tuple_dimensions) » en langage SQL ou aux tableaux croisés dynamiques dans un tableur (Microsoft Excel ou Google Spreadsheet par exemple), tandis que les méthodes d’exploration de données travaillent directement sur les mesures récoltées pour chaque individu. Ces méthodes-là sont donc particulièrement recommandées pour les analyses de rapports d’études.

L’AFC sert à déterminer et à hiérarchiser toutes les dépendances entre les lignes et les colonnes du tableau.

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