+

Plan de la séance:

•La logique de l’analyse factorielle •Analyse en composantes principales/ Analyse des correspondances multiples

Introduction à l’analyse factorielle en sciences politiques

Jean-Herman Guay

+

Où en sommes nous dans le processus

de recherche?

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+

+

Principes et pratiques de

l’analyse factorielle?

+La notion de facteur

+

+

+

+

+

45%

25%

+

3 exemples pour comprendre l’Analyse en composantes principales (ACP/PCA) et l’Analyse des correspondances multiples (ACM/MCA).

+

Premier exemple:

le code morse

+EXEMPLE 1

+EXEMPLE 1

+EXEMPLE 1

+

Deuxième exemple:

La mortalité routière

+EXEMPLE 2

+EXEMPLE 2

+EXEMPLE 2

+EXEMPLE 2

+

+De l’exploratoire au confirmatoire

CorruptionCorruption PCTConductAttachePCTConductAttache

PCT15 à 24 ansPCT15 à 24 ans

MORTALITEMORTALITE =

+De l’exploratoire au confirmatoire

6,76 à 106,76 à 10

0 à 890 à 89

0 à 6,750 à 6,75

90 à 10090 à 1000 à 140 à 14 14,1 à 2014,1 à 20

+

+

+

Troisième exemple:

Le vote à Ottawa

+EXEMPLE 3

40e législature, 3e session

+EXEMPLE 3

+ Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5c309.r_Y 0.00 0.09 0.37 0.15 0.00c384.3_N 0.18 0.10 0.27 0.21 0.00c232.3_Y 1.32 0.10 0.06 0.26 0.01c475.3_Y 0.00 0.12 0.41 0.16 0.01c471.2_A 0.00 0.13 5.28 1.97 0.00c2.2_Y 0.80 0.13 0.06 0.04 0.01c241.r_Y 1.37 0.16 0.00 0.08 0.08c9.r_N 1.02 0.17 0.15 0.05 0.00c9.r_P 0.00 0.19 0.08 0.53 0.00c310r_A 0.00 0.22 5.65 2.20 0.01c2.r_Y 0.48 0.22 0.51 0.22 0.06c9.3_N 1.26 0.23 0.04 0.02 0.01c9.2_N 1.17 0.24 0.01 0.01 0.02c311.3_A 0.00 0.25 5.38 2.13 0.04c475.2_A 0.00 0.29 1.14 0.52 0.39c201.r_A 0.00 0.37 5.01 1.99 0.03c288.3_A 0.00 0.37 5.67 2.24 0.01c470.2_A 0.10 0.37 0.38 0.12 0.02c444.2_N 0.46 0.37 0.19 0.31 0.00c311.r_A 0.00 0.38 0.57 0.21 0.10c501.2_A 0.00 0.49 0.93 0.14 0.37c474.2_A 0.01 0.61 0.60 0.17 0.00c310r_Y 0.60 0.63 0.05 0.01 0.01c310r_N 0.95 0.66 0.52 0.54 0.01c444.2_A 0.06 0.70 0.15 2.26 0.55c302.3_A 0.02 0.71 0.31 0.02 0.51c343.2_A 0.02 0.71 0.31 0.02 0.51c44.2_N 1.31 0.72 0.00 0.00 0.83c44.r_N 1.31 0.72 0.00 0.00 0.83c44.3_N 1.31 0.72 0.00 0.00 0.83c45.2_N 1.31 0.72 0.00 0.00 0.83c45.r_N 1.31 0.72 0.00 0.00 0.83c45.3_N 1.31 0.72 0.00 0.00 0.83c429.2_A 0.05 0.75 0.40 0.18 0.11c232.3_A 0.06 0.78 0.25 2.47 0.50c384.3_A 0.03 0.81 0.44 0.20 0.05c9.r_A 0.41 1.02 0.08 0.02 0.01c384.3_Y 0.53 1.07 0.34 0.43 0.13c6.3_N 1.18 1.09 0.55 0.04 1.38c6.r_N 1.18 1.09 0.55 0.04 1.38c6.2_N 1.18 1.09 0.55 0.04 1.38c7.2_N 1.15 1.17 0.59 0.02 1.33c7.r_N 1.15 1.17 0.59 0.02 1.33c7.3_N 1.15 1.17 0.59 0.02 1.33c280.r_A 0.03 1.20 0.92 0.34 0.22c469.2_A 0.02 1.31 0.66 0.24 0.17c9.2_A 0.32 1.35 0.09 0.02 0.06c309.r_A 0.06 1.37 0.71 0.10 1.89c9.3_A 0.15 1.52 0.01 0.19 0.03c2.2_A 0.34 1.53 0.13 0.01 0.03c395.r_A 0.06 1.67 0.80 0.13 1.79c475.3_A 0.06 1.67 0.80 0.13 1.79c2.r_A 0.10 1.79 0.46 0.07 1.27c2.2_N 0.90 1.94 0.33 0.05 0.03c241.r_A 0.11 2.06 0.28 0.03 0.65c2.r_N 0.88 2.25 0.00 0.00 0.12c444.2_Y 0.89 2.27 0.21 0.00 0.23c2.3_N 0.92 2.35 0.16 0.07 0.11c2.3_A 0.17 2.69 0.00 0.02 0.92c6.r_A 0.29 3.42 1.26 0.07 5.06c6.3_A 0.29 3.42 1.26 0.07 5.06c7.r_A 0.29 3.42 1.26 0.07 5.06c7.3_A 0.29 3.42 1.26 0.07 5.06c7.2_A 0.29 3.42 1.26 0.07 5.06c6.2_A 0.29 3.42 1.26 0.07 5.06c44.2_A 0.14 4.28 0.01 0.04 3.87c44.r_A 0.14 4.28 0.01 0.04 3.87c44.3_A 0.14 4.28 0.01 0.04 3.87c45.2_A 0.14 4.28 0.01 0.04 3.87c45.r_A 0.14 4.28 0.01 0.04 3.87c45.3_A 0.14 4.28 0.01 0.04 3.87>

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Ord

re s

elo

n la 1

ère d

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on

Ord

re s

elo

n la 2

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on

EXEMPLE 3

+EXEMPLE 3

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