La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Les analyses multivariées Connaître et distinguer les différentes approches danalyse multivariée – lanalyse factorielle exploratoire – lanalyse factorielle.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Les analyses multivariées Connaître et distinguer les différentes approches danalyse multivariée – lanalyse factorielle exploratoire – lanalyse factorielle."— Transcription de la présentation:

1 Les analyses multivariées Connaître et distinguer les différentes approches danalyse multivariée – lanalyse factorielle exploratoire – lanalyse factorielle confirmatoire Pouvoir identifier –la corrélation canonique –la régression logistique –lanalyse discriminante – le modèle loglinéaire

2 Du modèle linéaire pour une variable dépendante à celui pour plusieurs variables dépendantes ANOVA Régression

3 Lanalyse factorielle comme exploration des matrices de variance-covariance N.B.: les matrices de variance-covariance sont issues dun plan corrélationnel

4 Distinctions Analyse en composantes principales – représente tous les aspects des données – nF = kV – 1 seule solution mathématique Analyse en facteurs –facteurs représentent seulement la variance commune – nF < kV, jusquà 1 – multiples solutions mathématiques

5 Définitions (1) Communalité: proportion de la variance dune variable donnée représentée par les facteurs retenus –N.B.: Somme de carrés et non pas le carré dune somme Saturation dune variable par un facteur: effet du facteur sur la variable –eigenvalue –racine propre

6 Définitions (2) pourcentage de variance expliquée par un facteur: –dans lespace des données: somme des carrés des pondérations factorielles divisée par le nombre de variables –dans lespace factoriel: somme des carrés des pondérations factorielles dun facteur divisée par la somme des sommes des carrés des pondérations factorielles de tous les facteurs

7 Étapes de lanalyse factorielle 1.Extraction selon lune de plusieurs méthodes 2.Détermination du nombre de facteurs selon les racines propres (>1.0) selon le nombre (graphique Scree) 3.Rotation de la solution Varimax (orthogonalité) Oblique et autre (non-orthogonalité) 4.Interprétation des facteurs

8 En bref, lanalyse factorielle permet une représentation plus sommaire dune matrice de corrélations dépend des corrélations dans la matrice dépend des décisions de calcul

9 Lanalyse factorielle confirmatoire comme modélisation des matrices de variance-covariance

10 Il y a deux modèles de structure des données en analyse factorielle confirmatoire Le modèle métriqueet le modèle causal Y Fact. lat. erreur

11 Lapproche multivariée prend avantage du paradoxe de la mesure multiple Chaque mesure ne représente pas parfaitement le concept étudié Un ensemble de mesures représentant chacune de façon imparfaite le concept étudié donne une meilleure estimation de ce concept

12 Y Fact. lat. erreur Fact. lat. Y2Y2 erreur Y1Y1 Y3Y3 mieux que

13 Un exemple de modélisation

14 Attention! Les indices statistiques sont à lenvers de ce à quoi nous sommes habitués: –recherche ladéquation entre le modèle et la réalité décrite par les données p >.05 recherche quand même la plus petite erreur

15 Storch & White- hurst 2002

16 La matrice Multitraits- Multiméthodes

17 En bref, lanalyse factorielle confirmatoire permet une représentation plus sommaire et exacte dune matrice de corrélations spécifie le modèle de mesure (psychométrie) des concepts latents dépend des corrélations dans la matrice dépend dune théorie exacte est peut-être un modèle très général de schème de recherche


Télécharger ppt "Les analyses multivariées Connaître et distinguer les différentes approches danalyse multivariée – lanalyse factorielle exploratoire – lanalyse factorielle."

Présentations similaires


Annonces Google