[PDF] analyse factorielle des correspondances python

  • Quand utiliser l'analyse factorielle des correspondances ?

    L'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) est une méthode factorielle de Statistique Descriptive Multidimensionnelle (MDS).
    Elle est utlisée lorsque l'on souhaite étudier la liaison entre deux variables qualitatives (nominales).
    Dans le cas, d'un jeu de données à plus de 2 variables, on aura recours à l' ACM.

  • Quelle est la différence entre l'ACP et l'AFC ?

    Quand les variables sont quantitatives, on peut réaliser une ACP (Analyse en Composantes Principales).
    Quand les individus sont décrits par deux variables qualitatives, on peut construire un tableau de contingence et réaliser une AFC (Analyse Factorielle des Correspondances).

  • Comment interpréter une analyse factorielle ?

    Interpréter une analyse factorielle revient à observer les écarts et les regroupements de points apparus sur le graphique : Lorsqu'un regroupement de points apparaît, il est possible d'en déduire un lien de dépendance entre les variables.

  • Comment interpréter une analyse factorielle ?

    Chaque étape du calcul du khi-deux peut être alors détaillée. L'effectif théorique est égal au produit du total ligne et du total colonne divisé par le total tableau (N).
    Dans cet exemple, l'effectif théorique est égal à 5 soit (21x978)/4492 («=(E2*C12)/E12»).

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