Les analyses factorielles - A la une du mois de mai !

Comment sont-elles traitées ?
– Découvrez l’expertise de Socio Data Management sur cette technique – 

 

Les différentes analyses factorielles
Les analyses factorielles permettent d’étudier les liaisons entre les variables et les ressemblances entre les individus. En fonction des données à disposition il existe différents types d’analyses factorielles à utiliser :

  • L’analyse en composantes principales (ACP), lorsque vous possédez uniquement des variables quantitatives ;
  • L’analyse factorielle des correspondances (AFC), lorsque vous possédez uniquement des variables qualitatives et que vous travaillez sur des tableaux de contingence ;
  • L’analyse des correspondances multiples (ACM), lorsque vous ne possédez que des variables qualitatives et que vous travaillez directement sur les données ;
  • L’analyse factorielle discriminante (AFD) lorsque les variables sont quantitatives et qu’il y a également une variable de classe à différencier au mieux ;
  • Les analyses factorielles multiples (AFM), lorsque vous possédez les 2 types de variables.

 

Le double objectif des analyses factorielles

Structurer l’information présente dans les données

  • Analyses descriptives permettant de bien comprendre ces données et les liens existants entre les variables ;
  • Réduction du nombre de variables en jeu pour construire des dimensions latentes et se focaliser sur les plus « significatives » ;
  • Etape préalable à d’autres analyses complémentaires (régressions, typologies…) ;
  • Utilisation pour construire des scores et recodifier des variables ;
  • Sélection d’items/questions pertinentes.

 Visualiser facilement les données 

  • Représentation visuelle des données (individus et variables) dans un plan factoriel pour afficher le positionnement de marques ou de produits…
  • Résumer les proximités entre marques dans différents univers : image, utilisateur, satisfaction…
  • Visualiser des groupes d’individus, des groupes de marques…

 

Plus d’informations sur les analyses factorielles ?
Quand les utiliser, comment maximiser leurs usages, quels sont les résultats produits en sortie ou encore quelles sont les différences avec d’autres techniques ?

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