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Lecture des résultats dACM fournis par FactoMineR - Exemple d

On réalise une ACM sur ces données avec toutes les variables et toutes les observations actives

Analyse des Correspondances Multiples (ACM) avec FactoMineR

Analyse des Correspondances Multiples (ACM) avec. FactoMineR. François Husson. Script et sorties R de la vidéo du didacticiel sur les données de 

Tutoriel FactoMineR pour lanalyse des correspondances multiples

Pour les bonnes pratiques de codage en matière d'ACM voir notre Repères et la bibliographie correspondante. Mais voici quand même un résumé outrancièrement.

Transcription de laudio de la vidéo sur lACM avec FactoMineR

Nous allons voir comment mettre en œuvre l'ACM sous FactoMineR. Pour ce faire nous allons analyser un questionnaire sur la consommation de thé.

Multiple Correspondence Analysis (ACM) with FactoMineR (hobbies

Multiple Correspondence Analysis (ACM) with. FactoMineR (hobbies data). François Husson. Script and outputs for the video of the course on the hobbies 

1 ACM avec R

dans le package ade4 : dudi.acm. – dans le package FactoMineR (cf. http://factominer.free.fr) : MCA. Les résultats les plus complets semblent être ceux 

Visualisation de données avec FactoMineR

1 avr. 2019 FactoMineR. François Husson ... L'Analyse des correspondances multiples (ACM) ... ACM : loisirs en actif signalétique en supplémentaire.

Feuille de Travaux Dirigés no 6 Analyse factorielle des

acm.burt(Résultats Résultats). > acm.disjonctif(Résultats). La fonction tab.disjonctif du package FactoMineR permet de créer le disjonctif complet.

Transcription de laudio du cours dAnalyse des correspondances

tableau disjonctif complet joue un rôle clé en ACM car c'est ce tableau qui est analysé par les logiciels. Cependant l'utilisateur ne le construit jamais 

1 Les données 2 ACM avec R

dans le package ade4 : dudi.acm dans le package FactoMineR (cf. http://factominer.free.fr) : MCA. Les résultats les plus complets semblent être ceux fournis 

Comment gérer les données manquantes dans l’ACM ?

Cette vidéo montre comment gérer les données manquantes dans l’ACM en utilisant les packages missMDA et FactoMineR. Factoshiny permet de faire l’ACM à travers une interface graphique par simple clic bouton. Le package R FactoInvestigate permet de générer automatiquement un rapport contenant les graphiques et l’interprétation des résultats de l’ACP.

Comment extraire et visualiser les résultats de l’ACM ?

Peu importe la fonction que vous décidez d’utiliser, vous pouvez facilement extraire et visualiser les résultats de l’ACM en utilisant les fonctions R fournies dans le package factoextra . Ici, nous utiliserons les deux packages FactoMineR (pour l’analyse) et factoextra (pour la visualisation basée sur ggplot2).