AFM dans R avec FactoMineR: Scripts Faciles et Cours
Dans cet article, vous apprendrez comment calculer et interpréter l’AFM (Analyse Factorielle Multiple) avec le logiciel R en utilisant le package FactoMineR. Une série de vidéos de cours est également fournie.
Rappelons que l’AFM est une méthode, d’analyse de données multivariées, permettant de synthétiser et de visualiser un tableau de données complexe dans lequel les individus sont décrits par plusieurs ensembles de variables (quantitatives et / ou qualitatives) structurées en groupes. Le regroupement des variables peut être dû à des informations provenant de différentes sources.
Contents:
Théorie et concepts
Introduction
Cette vidéo décrit le format des données et les types de questions qui peuvent être étudiées par l’analyse factorielle multiple.
Pondération et ACP globale
L’AFM peut être considérée comme un type d’ACP sur une matrice pondérée. L’objectif de la pondération est d’équilibrer l’information fournie par les différents groupes de variables. Vous apprendrez ici comment et pourquoi il est important d’équilibrer l’influence de chaque groupe de variables dans l’analyse.
Etude des groupes de variables
Compléments:
Dans cette vidéo, vous apprendrez comment prendre en compte les groupes de variables qualitatives. Ensuite, comment comparer des tableaux de contingence et enfin comment apporter de l’information supplémentaire pour interpréter les résultats d’une Analyse Factorielle Multiple.
AFM: Example pratique avec FactoMineR
Description des dimensions d’une analyse factorielle
Cette vidéo montre comment décrire les axes factoriels obtenus à l’issue d’une ACP, d’une ACM ou d’une AFM.
