Abstract

Il n'est pas rare, dans l'analyse de tableaux de type individus × variables, de rencontrer une structure en partition sur les variables. On peut citer, pour exemple, les questionnaires structures en themes. Plusieurs methodes existent, qui permettent l'analyse de ce type de tableau, dont l'analyse factorielle multiple (AFM). Il arrive egalement que l'on veuille prendre en compte non pas une partition sur les variables mais une hierarchie: c'est le cas des questionnaires structures en themes et en sous-themes. Dans cet article, nous proposons une nouvelle methode qui generalise l'AFM en prenant en compte cette structure sur les variables: l'analyse factorielle multiple hierarchique (AFMH). L'AFMH equilibre (au sens de l'AFM) pour chaque noeud de la hierarchie, les groupes de variables constituant ce noeud. L'AFMH fournit des sorties analogues a celles de l'AFM mais aussi des aides a l'interpretation specifiques, telle que la representation de chacun des noeuds d'une part et la representation des individus decrits par chacun des noeuds, d'autre part.

Keywords

HumanitiesPhilosophyPhysics

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Publication Info

Year
2020
Type
book-chapter
Volume
51
Issue
2
Pages
215-240
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24
Access
Closed

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Sébastien Le Dien, Jérôme Pagès (2020). 11 Analyse factorielle multiple hiérarchique. , 51 (2) , 215-240. https://doi.org/10.1051/978-2-7598-0963-9.c012

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DOI
10.1051/978-2-7598-0963-9.c012