Analyse et interprétation des données
Chaque page de Consolidation. Page 10. 119 des données du terrain dans le cahier de travail crée des tableaux récapitulatifs qui contiennent les statistiques
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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.
![Statistique Descriptive Multidimensionnelle (pour les nuls) Statistique Descriptive Multidimensionnelle (pour les nuls)](https://pdfprof.com/Listes/17/42268-17asdm.pdf.pdf.jpg)
Publicationsde
l'InstitutdeMath ematiques deToulouse (pourlesnuls) (versiondemai2010)AlainBaccini
2Tabledesmatieres
1AnalyseenComposantesPrincipales5
2AnalyseFactorielledesCorrespondances15
3AnalysedesCorrespondancesMultiple27
34TABLEDESMATIERES
Avant-propos
grandeslignesdecestechniques.Chapitre1
AnalyseenComposantes
Principales
lysesdesCorrespondances). tion). 5Ongeneraliseennal'A.C.M.
1.2Exempleillustratifpourl'A.C.P.
parlesfacteurs). laplusobjectivepossible. disciplines.1.2.1Presentation
physique,francais,anglais):MATHPHYSFRANANGL
jean6.006.005.005.50 alan8.008.008.008.00 anni6.007.0011.009.50 moni14.5014.5015.5015.00 didi14.0014.0012.0012.50 andr11.0010.005.507.00 pier5.507.0014.0011.50 brig13.0012.508.509.50 evel9.009.5012.5012.001.2.EXEMPLEILLUSTRATIFPOURL'A.C.P.7
coupd'ilduphotographe...1.2.2Resultatspreliminaires
Statistiqueselementaires
VariableMoyenneEcart-typeMinimumMaximum
MATH9.673.375.5014.50
PHYS9.832.996.0014.50
FRAN10.223.475.0015.50
ANGL10.062.815.5015.00
unpremierpasversl'analysemultivariee.Coefficientsdecorrelation
MATHPHYSFRANANGL
MATH1.000.980.230.51
PHYS0.981.000.400.65
FRAN0.230.401.000.95
ANGL0.510.650.951.00
1.2.3Resultatsgeneraux
d'unevariablequantitative).Matricedesvariances-covariances
MATHPHYSFRANANGL
MATH11.399.922.664.82
PHYS9.928.944.125.48
FRAN2.664.1212.069.29
ANGL4.825.489.297.91
Valeurspropres;variancesexpliquees
FACTEURVAL.PR.PCT.VAR.PCT.CUM.
128.230.700.70
212.030.301.00
30.030.001.00
40.010.001.00
40.301.00
Interpretation
1.2.4Resultatssurlesvariables
Correlationsvariables-facteurs
FACTEURS-->F1F2F3F4
MATH0.81-0.580.01-0.02
PHYS0.90-0.43-0.030.02
FRAN0.750.66-0.02-0.01
ANGL0.910.400.050.01
desvariablesdonneparlaFig.1.1. auxaxesdesgraphiques).1.2.EXEMPLEILLUSTRATIFPOURL'A.C.P.9
A x e 2 -1.0-0.50.00.51.0Axe 1-1.0-0.50.00.51.0
Fig.1.1{Representationdesvariables
dimensionspourinterpreterl'analyse.Interpretation
lespresentonsmaintenant.1.2.5Resultatssurlesindividus
jean0.11-8.61-1.4120.9929.191.830.970.03 alan0.11-3.88-0.504.225.920.230.980.02 anni0.11-3.213.476.174.0611.110.460.54 moni0.119.850.6026.8638.190.331.000.00 didi0.116.41-2.0512.4816.153.870.910.09 andr0.11-3.03-4.929.223.6222.370.280.72 pier0.11-1.036.3811.510.4137.560.030.97 brig0.111.95-4.205.931.5016.290.180.82 evel0.111.552.632.630.956.410.250.73 A x e 2 -5-4-3-2-101234567Axe 1-10-8-6-4-20246810
Fig.1.2{Representationdesindividus
loin.Interpretation
Var(C1)=1
99X i=1(c1 i)2
1=8:61;sacontributionestdonc:
19(8:61)2
28:23100=29:19%:
1.3.PRESENTATIONGENERALEDELAMETHODE11
individuslesonta100%.1.3Presentationgeneraledelamethode
noussemblenecessaire. appropries(q1.3.1Lesprincipes
Lesdonneesaanalyser
noteexjX1XjXp
1x1 1xj 1xp 1. ix1 ixj ixp i. nx1 nxj nxp nLeproblemeatraiter
Lecritereutilise
convenablementlesfacteurs.Lamethode
C 1=a11X1+a2
1X2++ap
1Xp C 2=a12X1+a2
2X2++ap
2Xp tellesque: C doitrajouterlacontraintePp j=1(aj1)2=1.
contenuedansC1).1.3.PRESENTATIONGENERALEDELAMETHODE13
Etainsidesuite:::
facilesalireetainterpreter.Centrageoureductiondesdonnees?
propresorthonormesdelamatriceR.Commentaires
1.3.2Lesresultats
Resultatsgeneraux
variables.Resultatssurlesvariables
interpretation. q=3.Resultatssurlesindividus
commelesautressontassociesauxfacteurs. 1).Chapitre2
AnalyseFactorielledes
Correspondances
descriptive.2.1Principegeneraldel'A.F.C.
2.1.1Lesdonnees
toirementtouslem^emepoids1 15 y1yhycsommes x1n11n1hn1cn1+ x`n`1n`hn`cn`+ xrnr1nrhnrcnr+ sommesn+1n+hn+cn (lesn`+etlesn+h).2.1.2Leprobleme
liaison. du`iemeprol-ligne f n`1 n`+;:::;n`hn`+;:::;n`cn`+g; etcelleduhiemeprol-colonne f n1h n+h;:::;n`hn+h;:::;nrhn+hg: particulieres.2.1.3Lamethode
danslecascontraire. etcellesdeY. methode.2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF17
2.2Exempleillustratif
arrondisaladizainepres).2.2.1Lesdonnees
Ellessontreproduitesci-dessous.
mentetlaS.A.U.(en1993).INF05S0510S1020S2035S3550SUP50
ARIE870330730680470890
AVER82012602460333021702960
H.G.229010701420183012602330
GERS16508901350254020903230
LOT19401130175016607701140
H.P.2110117016401500550430
TARN17708201260201016802090
T.G.1740920156022109901240
encolonnes,6classes).SUP50=plusde50hectares.
d'uneautre,retrouvee.Letableauinitial
ContingencyTable
|INF05S0510S1020S2035S3550SUP50|SumARIE|870330730680470890|3970
AVER|82012602460333021702960|13000
H.G.|229010701420183012602330|10200
GERS|16508901350254020903230|11750
LOT|19401130175016607701140|8390
H.P.|2110117016401500550430|7400
TARN|17708201260201016802090|9630
T.G.|1740920156022109901240|8660
Sum|1319075901217015760998014310|73000
Lescontributionsaukhi-deux
(n`hn`+n+h n)2n`+n+h n (voirlechapitre3ducoursSDE). |INF05S0510S1020S2035S3550SUP50|SumARIE|32.5016.607.0236.599.7516.05|118.51
[870(397013190)=73000]2 (397013190)=73000'32:50: [820(1300013190)=73000]2 (1300013190)=73000'995:17:2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF19
Lestableauxdeprols
RowProfiles
|INF05S0510S1020S2035S3550SUP50ColumnProfiles
|INF05S0510S1020S2035S3550SUP50TOTAL|111111
Lanotiond'inertieenA.F.C.
tique. dernieralinea. tousdepartementsconfondus.S.A.U.
cellesdeslignes(dansIRr). conserveseulementdeuxoutroisdimensions.InertiaandChi-SquareDecomposition
SingularPrincipalChi-
ValuesInertiasSquaresPercents1530456075
0.122100.014911088.2920.25*******
0.048940.00239174.833.25*
0.027920.0007856.901.06
0.023280.0005439.550.74
0.073645375.49
restitueaussilemaximum;etainsidesuite. importantepourl'axe1etainsidesuite.2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF21
peuttoujourssededuiredesprecedents.Lescoordonneesdeslignesetdescolonnes
principequ'enA.C.P. 1.RowCoordinates
|Dim1Dim2ARIE|0.037168-.109849
AVER|-.2366840.206059
H.G.|0.023759-.157132
GERS|-.261525-.089482
LOT|0.2551870.032261
H.P.|0.4782280.052226
TARN|-.102814-.087061
T.G.|0.1235680.068447
ColumnCoordinates
|Dim1Dim2INF05|0.322690-.183979
S0510|0.2156880.069874
S1020|0.1470200.149383
S2035|-.0476930.106435
S3550|-.257888-.011834
SUP50|-.304488-.103492
Lescontributionsal'inertieselonchaqueaxe
ARIEAVER
H.G.GERSLOTH.P.
TARNT.G.
inf05s0510s1020 s2035 s3550 sup50Dim. 2
-0.25-0.15-0.050.050.150.25Dim. 1-0.5-0.4-0.3-0.2-0.10.00.10.20.30.40.5
|Dim1Dim2ARIE|0.0013660.044019
AVER|0.1813410.507201
H.G.|0.0014340.231410
GERS|0.2001150.086450
LOT|0.1360490.008024
H.P.|0.4214210.018546
TARN|0.0253480.067070
T.G.|0.0329270.037281
|11 |Dim1Dim2INF05|0.3420030.410237
S0510|0.0879250.034051
S1020|0.0655030.249544
S2035|0.0089260.164051
S3550|0.1652760.001284
SUP50|0.3303670.140833
|11 `lacoordonneedudepartement I k=rX `=1n n(ck `)2:Lapartdudepartement`vautdonc:n`+
n(ck `)2Ik: I1=0:05501.Celuidescoordonneesfournit:c1
2=0:236684.Enn,latabledecontingence
initialepermetd'ecrire:n2+2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF23
nuagedesdepartementsselonl'axe1vaut: 1373(0:236684)2
0:05501'0:1813;
valeurdonneedansletableauci-dessus. interpreterlesaxesdesgraphiques. desassezgrandes(S3550).Lescosinuscarres
estmauvaise. (proprietegeometriqueclassique).SquaredCosinesfortheRowPoints
|Dim1Dim2ARIE|0.0462790.404245
AVER|0.5637390.427291
H.G.|0.0201860.882916
GERS|0.8898350.104173
LOT|0.9512230.015203
H.P.|0.9817010.011708
TARN|0.4388470.314675
T.G.|0.5364120.164587
SquaredCosinesfortheColumnPoints
|Dim1Dim2INF05|0.7517250.244357
S0510|0.8194880.086004
S1020|0.4475110.462010
S2035|0.1280510.637744
S3550|0.9195240.001936
SUP50|0.8683030.100310
SAUinf05s0510s1020s2035s3550sup50
0102030405060708090100
Fig.2.2{Prols-lignesdesdepartements
Prenonsdeuxexemples.
degres(plusdelamoitied'unangledroit). quiconcernel'Ariege.2.2.3Interpretationdesresultats
marquantssontceuxrevelesparladimension1.2.2.EXEMPLEILLUSTRATIF25
Chapitre3
AnalysedesCorrespondances
Multiple
variablesqualitatives.3.1RappelssurletableaudeBurt
pitre3ducoursSDE.3.1.1Lesdonneesconsiderees
n.Lesvariables c=Pp 273.1.2DenitiondutableaudeBurt
3.1.3Illustration
correspondantestdonneci-dessous. bacCbacD<1818ans19ans>192ans3ans4ans bacC58301083231143832419267 bacD021425976824768256 <181082513300084351418ans3239704200022413759
19ans11468001820737534
>193824000621927162ans3247684224731940000
3ans1928235137752702740
4ans67561459341600123
3.2Principesdel'A.C.M.
3.2.1Leprobleme
seradem^emenaturequ'enA.F.C.3.2.2Lamethode
estdoncbienunegeneralisationdel'A.F.C.3.3.UNEXEMPLEILLUSTRATIF29
doncunegrandepratiquedecettemethode.3.3Unexempleillustratif
suivisjusqu'en1996.3.3.1Lesdonnees
sontlessuivantes: {lesexe,a2modalites:lle,gars; 1432214322
21311
13322
15352
12222
necessaireavantdemettreenuvreuneA.C.M.
3.3.2L'A.C.M.desdonnees
LetableaudeBurt
seulementdeuxvariables.ContingencyTable
fillegarsautbacbacAbacBbacCouDbacG fille101403236633992185 gars06211912625894124 autbac3219510000 bacA3661260492000 bacB3392580059700 bacCouD92940001860 bacG1851240000309 .18.508221625531411737 .19.321210916719054111 .20.18519036709315161 art+com10661256621532 autcsp232119201079124109 empl995444769627 inter156986701202137 ouvr14374105778963quotesdbs_dbs31.pdfusesText_37[PDF] etiquettes alimentaires mode d'emploi
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