get_ca: Extraire les résultats pour les lignes/colonnes de l'analyse des correspondances - Logiciel R et analyse de données
Description
Extrait tous les résultats (coordonnées, cosinus carré, les contributions et inertie) pour les variables lignes/colonnes actives de l’analyse des correspondances (AFC).
- get_ca(): Extraire les résultats pour les lignes et colonnes
- get_ca_row(): Extraire les résultats pour les lignes seulement
- get_ca_col(): Extraire les résultats pour colonnes seulement
Ces fonctions sont disponibles dans le package factoextra.
Installer et charger factoextra
Le package devtools est requis pour l’installation de factoextra.
if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/factoextra")Charger factoextra:
library("factoextra")Utilisation
# Extraire les résultats pour les lignes et colonnes
get_ca(res.ca, element = c("row", "col"))
# Extraire les résultats pour les lignes seulement
get_ca_col(res.ca)
# Extraire les résultats pour les colonne seulement
get_ca_row(res.ca)Arguments
| Argument | Description |
|---|---|
| res.ca | un objet de classe CA [FactoMineR], ca [ca], coa [ade4]; correspondence [MASS]. |
| element | L’élément à extraire du résultat. Les valeurs possibles sont “row” ou “col”. |
Valeur
Une liste de matrices contenant tous les résultats pour les lignes/colonnes actives, y compris:
- coord: Coordonnées pour les lignes / colonnes
- cos2: cos2 pour les lignes / colonnes
- contrib: contributions des lignes / colonnes
Exemples
Analyse factorielle des correspondences
L’Analyse des correspondences (AFC) est réalisée en utilisant la fonction CA() [dans FactoMineR] et le jeu de données housetasks [dans factoextra]:
# Installer et charger FactoMineR pour effectuer une CA
# install.packages("FactoMineR")
library("FactoMineR")
data("housetasks")
res.ca <- CA(housetasks, graph = FALSE)Extraire les résultats pour les variables colonnes
# résultats pour les variables de colonnes
col <- get_ca_col(res.ca)
col # afficherCorrespondence Analysis - Results for columns
===================================================
Name Description
1 "$coord" "Coordinates for the columns"
2 "$cos2" "Cos2 for the columns"
3 "$contrib" "contributions of the columns"
4 "$inertia" "Inertia of the columns" head(col$coord) # coordonnées des colonnes Dim 1 Dim 2 Dim 3
Wife -0.83762154 0.3652207 -0.19991139
Alternating -0.06218462 0.2915938 0.84858939
Husband 1.16091847 0.6019199 -0.18885924
Jointly 0.14942609 -1.0265791 -0.04644302head(col$cos2) # cos2 des colonnes Dim 1 Dim 2 Dim 3
Wife 0.801875947 0.1524482 0.045675847
Alternating 0.004779897 0.1051016 0.890118521
Husband 0.772026244 0.2075420 0.020431728
Jointly 0.020705858 0.9772939 0.002000236head(col$contrib) # contribution des colonnes Dim 1 Dim 2 Dim 3
Wife 44.462018 10.312237 10.8220753
Alternating 0.103739 2.782794 82.5492464
Husband 54.233879 17.786612 6.1331792
Jointly 1.200364 69.118357 0.4954991Extraire les résultats pour les variables lignes
# résultats pour les variables lignes
row <- get_ca_row(res.ca)
row # printCorrespondence Analysis - Results for rows
===================================================
Name Description
1 "$coord" "Coordinates for the rows"
2 "$cos2" "Cos2 for the rows"
3 "$contrib" "contributions of the rows"
4 "$inertia" "Inertia of the rows" head(row$coord) # coordonnées des lignes Dim 1 Dim 2 Dim 3
Laundry -0.9918368 0.4953220 -0.31672897
Main_meal -0.8755855 0.4901092 -0.16406487
Dinner -0.6925740 0.3081043 -0.20741377
Breakfeast -0.5086002 0.4528038 0.22040453
Tidying -0.3938084 -0.4343444 -0.09421375
Dishes -0.1889641 -0.4419662 0.26694926head(row$cos2) # cos2 des lignes Dim 1 Dim 2 Dim 3
Laundry 0.7399874 0.1845521 0.07546047
Main_meal 0.7416028 0.2323593 0.02603787
Dinner 0.7766401 0.1537032 0.06965666
Breakfeast 0.5049433 0.4002300 0.09482670
Tidying 0.4398124 0.5350151 0.02517249
Dishes 0.1181178 0.6461525 0.23572969head(row$contrib) # contributions des lignes Dim 1 Dim 2 Dim 3
Laundry 18.2867003 5.563891 7.968424
Main_meal 12.3888433 4.735523 1.858689
Dinner 5.4713982 1.321022 2.096926
Breakfeast 3.8249284 3.698613 3.069399
Tidying 1.9983518 2.965644 0.488734
Dishes 0.4261663 2.844117 3.634294get_ca: extraire les résultats pour les lignes et colonnes à la fois
# Vous pouvez aussi utiliser la fonction get_ca()
get_ca(res.ca, "row") # Résultats pour les lignesCorrespondence Analysis - Results for rows
===================================================
Name Description
1 "$coord" "Coordinates for the rows"
2 "$cos2" "Cos2 for the rows"
3 "$contrib" "contributions of the rows"
4 "$inertia" "Inertia of the rows" get_ca(res.ca, "col") # Résultats pour les colonnesCorrespondence Analysis - Results for columns
===================================================
Name Description
1 "$coord" "Coordinates for the columns"
2 "$cos2" "Cos2 for the columns"
3 "$contrib" "contributions of the columns"
4 "$inertia" "Inertia of the columns" Infos
Cette analyse a été réalisée en utilisant le logiciel R (ver. 3.2.1) et factoextra (ver. 1.0.3)
Enjoyed this article? I’d be very grateful if you’d help it spread by emailing it to a friend, or sharing it on Twitter, Facebook or Linked In.
Show me some love with the like buttons below... Thank you and please don't forget to share and comment below!!
Show me some love with the like buttons below... Thank you and please don't forget to share and comment below!!
Avez vous aimé cet article? Je vous serais très reconnaissant si vous aidiez à sa diffusion en l'envoyant par courriel à un ami ou en le partageant sur Twitter, Facebook ou Linked In.
Montrez-moi un peu d'amour avec les like ci-dessous ... Merci et n'oubliez pas, s'il vous plaît, de partager et de commenter ci-dessous!
Montrez-moi un peu d'amour avec les like ci-dessous ... Merci et n'oubliez pas, s'il vous plaît, de partager et de commenter ci-dessous!
