Analyse et interprétation des données
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Analyse factorielle des correspondances 20 23 • Mesures de similarité • Construction des tableaux de données • Statistique à deux variables
Comment faire l'analyse et l'interprétation des données ?
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.Comment analyser des données statistiques ?
L'analyse statistique peut être décomposée en cinq étapes :
1Décrire la nature des données à analyser.2Explorer la relation entre les données et la population correspondante.3Créer un modèle pour synthétiser les relations entre les données et la population.4Prouver (ou réfuter) la validité du modèle.Quelle est la différence entre l'analyse et l'interprétation ?
Analyser des données est un processus consistant à rechercher des régularités dans les données recueillies au cours d'une enquête et à comprendre ce que ces régularités signifient. Interpréter les données est un processus cherchant à expliquer les régularités découvertes.Utiliser les visualisations pour optimiser l'interprétation de données
1Montrez les modèles, les tendances et les résultats d'un point de vue impartial.2Donnez le contexte, interprétez les résultats et articulez les idées.3Rationalisez les données pour que votre public puisse traiter les informations.
Analyse statistique des
donn´ees d"expression
ALAINBACCINI1, PHILIPPEBESSE1, S´EBASTIEND´EJEAN1, PASCALMARTIN2, CHRIST`ELEROBERT-GRANI´E3& MAGALISANCRISTOBAL4Version d
´ecembre 2008 - mises`a jour et compl´ements : http ://math.univ-toulouse.fr/biostat/ (1)Institut de Math
´ematiques de Toulouse - UMR CNRS 5219
Laboratoire de Statistique et Probabilit
´es
Universit
´e de Toulouse
(2)Laboratoire de Pharmacologie-T oxicologie
- (3)Station d"am
´elioration g´en´etique des animaux
(4)Laboratoire de g
´en´etique cellulaire
Institut National de la Recherche Agronomique
2Table des mati
`eresAvant-propos
9Motivations
9Objectif
91 Introduction
111 Objectifs
112 Contenu
123 Application aux donn
´ees d"expression. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.1 Jeux de donn
´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.2 Sp
´ecificit´es. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.3 Choix m
´ethodologiques initiaux. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 Description statistique
´el´ementaire17
1 Introduction
172 Decription d"une variable
172.1 Cas quantitatif
172.2 Cas qualitatif
193 Liaison entre variables
203.1 Deux variables quantitatives
203.2 Une variable quantitative et une qualitative
223.3 Deux variables qualitatives
234 Vers le cas multidimensionnel
254.1 Matrices des covariances et des corr
´elations. . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.2 Tableaux de nuages
255 Probl
`emes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 Exemple : nutrition chez la souris
263 Analyse en Composantes Principales
291 introduction
293
4TABLE DES MATI`ERES
2 Pr ´esentation´el´ementaire de l"ACP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.1 Les donn
´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.2 R ´esultats pr´eliminaires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3 R ´esultats g´en´eraux. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.4 R ´esultats sur les variables. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.5 R ´esultats sur les individus. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 Repr
´esentation vectorielle de donn´ees quantitatives. . . . . . . . . . . . . . . . 353.1 Notations
353.2 Interpr
´etation statistique de la m´etrique des poids. . . . . . . . . . . . . 363.3 La m
´ethode. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4 Mod `ele. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364.1 Estimation
374.2 D ´efinition´equivalente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5 Repr
´esentations graphiques. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395.1 Les individus
395.2 Les variables
415.3 Repr
´esentation simultan´ee ou "biplot". . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426 Choix de dimension
446.1 Part d"inertie
446.2 R `egle de Kaiser. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 6.3 ´Eboulis des valeurs propres. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.4 Diagramme en bo
ˆıte des variables principales. . . . . . . . . . . . . . . 447 Interpr
´etation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468 Donn
´ees d"expression. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468.1 Exploration
´el´ementaire. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468.2 Analyse en composantes principales
469 Exemple : nutrition chez la souris
524 Analyse Factorielle Discriminante
571 Introduction
571.1 Donn
´ees. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 571.2 Objectifs
571.3 Notations
582 D ´efinition. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
2.1 Mod
`ele. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 582.2 Estimation
593 R ´ealisation de l"AFD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
TABLE DES MATI
`ERES53.1 Matrice
`a diagonaliser. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.2 Repr
´esentation des individus. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.3 Repr
´esentation des variables. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.4 Interpr
´etations. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604 Variantes de l"AFD
614.1 Individus de m
ˆemes poids. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.2 M ´etrique de Mahalanobis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 625 Exemples
62quotesdbs_dbs4.pdfusesText_7
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