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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples François Husson & Jérôme Pagès Laboratoire de mathématiques appliquées - AGROCAMPUS OUEST [email protected] 1 / 38

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Analyse des CorrespondancesMultiples

François Husson & Jérôme Pagès

Laboratoire de mathématiques appliquées - AGROCAMPUS OUEST

[email protected]

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Plan

1 Données - objectifs

2 Etude des individus

3 Etude des modalités

4 Aide à l’interprétation

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Les données

1

i

j

Ind

ivid

us

I individusJ variables qualitatives

Exemple : enquêteI personnes interrogées

1. Données

1 JVariable qualitative (couleur)Modalité (bleu)

xij : modalité de la variable jpossédée par l’individu i

Variables qualitatives

Vij

3

I

Ind

ivid

us

I personnes interrogéesJ questions à choix multiples

Tableau de codage condensé

Exemples de questionCatégorie socio-professionnelle(ouvrier, employé, etc.)

Codage de xij

Littéral : « bleu »Numérique : 2 si « bleu » = 2

Situation de famille(célibataire, marié, etc.)

I individusJ variables qualitatives

vij : modalité de la variable jpossédée par l’individu i

Exemple : enquête où I personnessont interrogées sur J questions àchoix multiples

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Les données

Kj = 5

Variables qualitatives

1

i

j

Ind

ivid

us

1 J

vij

1

i

j

Ind

ivid

us

1 J

yik

1 k Kj

Modalités

K Σ

J

28

i’ 0 1 0 0 0

I

Ind

ivid

us

i’ marié

I

Ind

ivid

us

Tableau disjonctif complet (TDC)

J

IJIpk

I

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Objectifs – problématique

1 Etude des individusUn individu = une ligne du TDC = ensemble de ses modalitésRessemblance des individus Variabilité des individusPrincipales dimensions de la variabilité des individus

(en relation avec les modalités)2 Etude des variables

Liaisons entre variables qualitatives(en relation avec les modalités)

Visualisation d’ensemble des associations entre modalitésVariable synthétique

(Indicateur quantitatif fondé sur des variables qualitatives)

⇒ Problématique voisine de celle de l’ACP

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Les données loisirs

• Extrait d’une enquête de l’Insee de 2003 sur la constructiondes identités, appelée « Histoire de vie »

• 8403 individus• 2 sortes de variables :

• Parmi les loisirs suivants, indiquez ceux que vous pratiquezrégulièrement : Lecture, Ecouter de la musique, Cinéma,Spectacle, Exposition, Ordinateur, Sport, Marche, Voyage,Jouer de la musique, Collection, Activité bénévole, Bricolage,Jardinage, Tricot, Cuisine, Pêche, nombre d’heures moyen parjour à regarder la TV

• le signalétique (4 questions) : sexe, âge, profession, statutmatrimonial

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Les données loisirs

Activité Effectif Sexe Femme 4616

Ecouter de la musique 5947 Homme 3787

Lecture 5646 Age [15,25] 857

Marche 4175 (25,35] 1302

Cuisine 3686 (35,45] 1646

Bricolage 3539 (45,55] 1837

Voyage 3363 (55,65] 1257

Cinéma 3359 (65,75] 937

Jardinage 3356 (75,85] 482

Ordinateur 3158 (85,100] 85

Sport 3095 Statut Divorcé 792

SignalétiqueActivités pratiquées

Sport 3095 Statut Divorcé 792

Exposition 2595 matrimonial Marié 4333

Spectacle 2425 remarié 404

Jouer de la musique 1460 Seul 2140

Tricot 1413 Veuf 734

Activité.bénévole 1285 Profession agent de maîtrise 735

Pêche 945 cadre 1052

Collection 862 employé 2552

Nb d'heure à regarder la TV 0 1017 manoeuvre 792

1 1223 ouvrier 1161

2 2156 technicien 401

3 1775 autre 212

4 2232 Non réponse 1498

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Les données loisirs

Enquêté

1

1

18 1 4

Activités Signalétique

= oui

ou nonEnquêté

8403

ou non

ACM 1 : loisirs en actif, signalétique en supplémentaire• 1 individu = profil d’activités• Principales dimensions de variabilité des profils d’activités• Liaisons entre ces dimensions et le signalétique

ACM 2 : signalétique en actif, loisirs en supplémentaireACM 3 : loisirs et signalétique en actif

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Transformation du tableau disjonctif complet

Le poids d’un individu est1I

yik = 1 si i possède la modalité k de la variable j (quel que soit pk)= 0 sinon

Idée : xik = yik/pk

∑Ii=1 xikI

=1I

∑Ii=1 yikpk

=1I

I × pkpk

= 1

Centrage : xik = yik/pk − 1

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Plan

1 Données - objectifs

2 Etude des individus

3 Etude des modalités

4 Aide à l’interprétation

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Nuage des individus

modalité k

IN

)',( iid

kix '

KRI

iM

OGI =

'iM(poids = 1/I)

(poids = )Jpk

ikx

1

i

k1 K

Ind

ivid

us

Modalités

Tableau Disjonctif Complet

ikx

I

d2i,i ′ =

K∑k=1

pkJ

(xik − xi ′k)2 =

K∑k=1

pkJ

(yikpk− yi ′k

pk

)2

=1J

K∑k=1

1pk

(yik−yi ′k)2

d(i ,GI )2 =

K∑k=1

pkJ(xik)

2 =K∑

k=1

pkJ

(yikpk− 1)2

=1J

K∑k=1

yijpk− 1

Inertie(NI ) =I∑

i=1

1Id2(i ,O)︸ ︷︷ ︸

inertie de i

=I∑

i=1

(1IJ

K∑k=1

yikpk− 1

I

)=

K

J− 1

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Ajustement du nuage des individus

Recherche des dimensions factorielles commme pour toute méthoded’analyse factorielle

Construction séquentielle : recherche d’un axe qui maximise l’inertieet qui est orthogonal aux axes précédemment trouvés

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Les données loisirs

• Extrait d’une enquête de 2003 de l’Insee sur la constructiondes identités, appelée « Histoire de vie »

• 8403 individus• 2 sortes de variables :

• Parmi les loisirs suivants, indiquez ceux que vous pratiquezrégulièrement : Lecture, Ecouter de la musique, Cinéma,Spectacle, Exposition, Ordinateur, Sport, Marche, Voyage,Jouer de la musique, Collection, Activité bénévole, Bricolage,Jardinage, Tricot, Cuisine, Pêche, nombre d’heures moyen parjour à regarder la TV

• le signalétique (4 questions) : sexe, âge, profession, statutmatrimonial

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Diagramme des inerties

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Valeurs propres

Numéro de la dimension

Val

eurs

pro

pres

0.00

0.05

0.10

0.15

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation du nuage des individus

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation du nuage des individus

Qu’est-ce qu’une représentation particulière ?

Effet Guttman

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des individus en fonction du jardinage

Idée : utiliser les mo-dalités et les variablespour interpréter legraphe des individus

Une modalité aubarycentre des individusqui possèdent cettemodalité

−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0

−1.

0−

0.5

0.0

0.5

1.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (

6.91

%)

Jardinage_NJardinage_O

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des modalités dans le nuage des individusChaque modalité est au barycentre des individus qui la prennent

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_NLecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_NSpectacle_N

Spectacle_OExposition_N Exposition_O

Ordinateur_NSport_N

Marche_O

Voyage_NVoyage_OJouer.musique_N Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_N

Activité.bénévole_OBricolage_O

Jardinage_OTricot_O

Cuisine_O

Pêche_N

Pêche_O

234

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_OCinéma_O

Spectacle_OExposition_O

Ordinateur_O

Sport_N

Sport_OMarche_NVoyage_N

Jouer.musique_NJouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_NBricolage_NJardinage_N

Tricot_NCuisine_NPêche_N

01

4

Activité non choisie – activité choisie 18 / 38

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des modalités dans le nuage des individus

Dim

2 (

6.91

%)

0.0

0.2

0.4

Lecture

LectureEcouter.musique Ecouter.musique

Cinéma

SpectacleExposition

Exposition

Ordinateur

Sport

Marche

VoyageVoyage

Jouer.musique

Jouer.musiqueCollection

Collection

Activité.bénévole

Activité.bénévole

Bricolage

Jardinage

Tricot

Cuisine

Pêche

2

3

4

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (

6.91

%)

-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4

-0.2

0.0

Lecture

Cinéma

SpectacleOrdinateurSportMarche

Voyage Jouer.musiqueCollectionActivité.bénévoleBricolage

Jardinage

TricotCuisine

Pêche

0

1

Activité non choisie – activité choisie

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des modalités dans le nuage des individus0.

00.

51.

0

Dim

2 (6

.91%

)

5938

8325

2432

Dim

2 (

6.91

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0.0

0.2

0.4

Lecture

LectureEcouter.musique Ecouter.musique

Cinéma

SpectacleExposition

Exposition

Ordinateur

Sport

Marche

VoyageVoyage

Jouer.musique

Jouer.musiqueCollection

Collection

Activité.bénévole

Activité.bénévole

Bricolage

Jardinage

Tricot

Cuisine

Pêche

2

3

4

Ecouter Jouer ActivitéLecture musique Ciné Spectacle Expo Ordi Sport Marche Voyage musique Collec bénévole Bricol Jardin Tricot Cuisine Pêche TV

5938 O O N O O O O O O O O O O O O O N 32432 O O O O O O N O O O O O O O O O N 28325 N N N N N N N N N N N N N N N N N 4203 N N N N N N N N N N N N N N N N N 4

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

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)

8325203

Dim 1 (16.95%)

Dim

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6.91

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-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4

-0.2

0.0

Lecture

Cinéma

SpectacleOrdinateurSportMarche

Voyage Jouer.musiqueCollectionActivité.bénévoleBricolage

Jardinage

TricotCuisine

Pêche

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des modalités dans le nuage des individus0.

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0

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5676

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Lecture

LectureEcouter.musique Ecouter.musique

Cinéma

SpectacleExposition

Exposition

Ordinateur

Sport

Marche

VoyageVoyage

Jouer.musique

Jouer.musiqueCollection

Collection

Activité.bénévole

Activité.bénévole

Bricolage

Jardinage

Tricot

Cuisine

Pêche

2

3

4

Ecouter Jouer ActivitéLecture musique Ciné Spectacle Expo Ordi Sport Marche Voyage musique Collec bénévole Bricol Jardin Tricot Cuisine Pêche TV

255 O O O O O O O O O O N O N N N N N 1 6766 O O O O O O O O O O N N N N N O N 0 5676 N N N N N N N N N N N N O O O O N 41143 O N N N N N N N N N N N O O O N N 4

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-0.5

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Dim 1 (16.95%)

Dim

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Dim 1 (16.95%)

Dim

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6.91

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-0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4

-0.2

0.0

Lecture

Cinéma

SpectacleOrdinateurSportMarche

Voyage Jouer.musiqueCollectionActivité.bénévoleBricolage

Jardinage

TricotCuisine

Pêche

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des variables pour interpréter les dimensions

Idée : considérer lescoordonnées des projetésdes individus sur un axe etcalculer un indicateur deliaison entre cescoordonnées et chaquevariable qualitative

Rapport de corrélationentre la variable j et lacomposante s : η(v.j ,Fs)

η2(F2, Jardinage) = 0.453

η2(F1, Jardinage) = 0.047

−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0

−1.

0−

0.5

0.0

0.5

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Dim 1 (16.95%)

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2 (

6.91

%)

Jardinage_NJardinage_O

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Page 23: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des variables pour interpréter les dimensions

Idée : considérer lescoordonnées des projetésdes individus sur un axe etcalculer un indicateur deliaison entre cescoordonnées et chaquevariable qualitative

Rapport de corrélationentre la variable j et lacomposante s : η(v.j ,Fs)

η2(F2, Jardinage) = 0.453

η2(F1, Jardinage) = 0.047

−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0

−1.

0−

0.5

0.0

0.5

1.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (

6.91

%)

Jardinage_NJardinage_O

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Page 24: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des variables pour interpréter les dimensions

Utilisation des rapportsde corrélation au carré

L’axe s est orthogo-nal à tout axe t (t < s)et est le plus lié auxvariables qualitatives ausens du η2 :

Fs = maxF

J∑j=1

η2(F , v.j)

0.3

0.4

0.5

Dim

2 (

6.91

%)

Jardinage

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

0.0

0.1

0.2

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (

6.91

%)

LectureEcouter.musique

Cinéma

SpectacleExposition

OrdinateurSportMarche

VoyageJouer.musique

CollectionActivité.bénévole

Bricolage

Tricot

CuisinePêche

TV

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Page 25: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Plan

1 Données - objectifs

2 Etude des individus

3 Etude des modalités

4 Aide à l’interprétation

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Page 26: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Nuage des modalités

Individu i

1

i

k1 KIn

div

idu

s

ModalitésI )',( kkd

x'ikxikxGJ

Jpkpoids =KN

RI

kM'kM

Individu i

poids = 1/I

i

I

Ind

ivid

us

ikx'ikxikx

Var(k) = d2(k,O) =I∑

i=1

1Ix2ik =

I∑i=1

(yikpk− 1)2

=1pk− 1

pk 1/2 1/5 1/10 1/101d(k,O) 1 2 3 10

(si J = 10) Inertie(k) 0.05 0.08 0.09 0.099

Inertie(k) =pkJd2(k ,O) =

1− pkJ

d2(k, k ′) =I∑

i=1

(yikpk− yik′

pk′

)2

=pk + pk′ − 2pkk′

pkpk′25 / 38

Page 27: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Inertie d’une modalité et d’une variable

Inertie(k) =1− pk

J

Inertie(j) =1J

Kj∑k=1

(1− pk) =Kj − 1

J

Variable Nb de modalité Inertie nb dim. du sous-espacesexe 2 1/J 1région 21 20/J 20département 96 95/J 95

MAIS : l’inertie Kj−1J se répartit dans un ss-espace à Kj − 1 dim.

Inertie totale =J∑

j=1

Kj − 1J

=K

J− 1

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Page 28: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Ajustement du nuage des modalitésRecherche séquentielle des dimensions commme pour toute méthode d’analysefactorielle : un axe doit maximiser l’inertie et être orthogonal aux axes précédents

0.5

1.0

Dim

2 (

6.91

%)

Ecouter.musique Cinéma

Ordinateur Sport

Marche

Collection

Activité.bénévole

Bricolage

Jardinage

Tricot

Cuisine

Pêche

2

3

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (

6.91

%)

Lecture

Lecture

Ecouter.musique

Cinéma

Spectacle

Spectacle

Exposition

Exposition

Ordinateur

Ordinateur

Sport

SportMarche

VoyageVoyage

Jouer.musique

Jouer.musiqueCollection

Activité.bénévole

Activité.bénévole

Bricolage

Jardinage

Tricot

Cuisine

Pêche

0

1

2

4

Activité non choisie – activité choisie

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Page 29: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Projection des individusChaque individu au barycentre des modalités qu’il possède

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_N

Spectacle_NExposition_N

Exposition_O

Ordinateur_N Sport_NMarche_O

Voyage_N Voyage_OJouer.musique_N

Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_N

Activité.bénévole_O

Bricolage_O

Jardinage_O

Tricot_O

Cuisine_O

Pêche_O

2

3

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_O

Cinéma_O

Spectacle_O

Exposition_O

Ordinateur_OSport_O

Marche_N

Voyage_N

Jouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_N

Bricolage_N

Jardinage_N

Tricot_N

Cuisine_N

Pêche_N

0

14

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Page 30: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentations barycentriques – représentation simultanéeReprésentation optimale des individusModalités au barycentre :

Gs(k) =

1√λs

I∑i=1

yikIk

Fs(i)

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_NLecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_NSpectacle_N

Spectacle_OExposition_N Exposition_O

Ordinateur_NSport_N

Marche_O

Voyage_NVoyage_OJouer.musique_N Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_N

Activité.bénévole_OBricolage_O

Jardinage_OTricot_O

Cuisine_O

Pêche_N

Pêche_O

234

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_OCinéma_O

Spectacle_OExposition_O

Ordinateur_O

Sport_N

Sport_OMarche_NVoyage_N

Jouer.musique_NJouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_NBricolage_NJardinage_N

Tricot_NCuisine_NPêche_N

01

4

Représentation optimale des modalitésIndividus au barycentre :

Fs(i) =

1√λs

J∑j=1

yikJGs(k)

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_N

Spectacle_NExposition_N

Exposition_O

Ordinateur_N Sport_NMarche_O

Voyage_N Voyage_OJouer.musique_N

Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_N

Activité.bénévole_O

Bricolage_O

Jardinage_O

Tricot_O

Cuisine_O

Pêche_O

2

3

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_O

Cinéma_O

Spectacle_O

Exposition_O

Ordinateur_OSport_O

Marche_N

Voyage_N

Jouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_N

Bricolage_N

Jardinage_N

Tricot_N

Cuisine_N

Pêche_N

0

14

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Page 31: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentations barycentriques – représentation simultanéeReprésentation optimale des individusModalités au pseudo-barycentre :

Gs(k) =1√λs

I∑i=1

yikIk

Fs(i)

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_N

Spectacle_NExposition_N Exposition_O

Ordinateur_NSport_NMarche_O

Voyage_N Voyage_OJouer.musique_N

Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_O

Bricolage_O

Jardinage_O

Tricot_O

Cuisine_O

Pêche_O

2

3

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_O

Cinéma_O

Spectacle_OOrdinateur_OSport_O

Marche_N

Voyage_N Voyage_O

Jouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_N

Bricolage_N

Jardinage_N

Tricot_N

Cuisine_N

Pêche_N

0

14

Représentation optimale des modalitésIndividus au barycentre :

Fs(i) =

1√λs

J∑j=1

yikJGs(k)

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_N

Spectacle_NExposition_N

Exposition_O

Ordinateur_N Sport_NMarche_O

Voyage_N Voyage_OJouer.musique_N

Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_N

Activité.bénévole_O

Bricolage_O

Jardinage_O

Tricot_O

Cuisine_O

Pêche_O

2

3

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_O

Cinéma_O

Spectacle_O

Exposition_O

Ordinateur_OSport_O

Marche_N

Voyage_N

Jouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_N

Bricolage_N

Jardinage_N

Tricot_N

Cuisine_N

Pêche_N

0

14

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Page 32: Analyse des Correspondances Multiples · Données - objectifsEtude des individusEtude des modalitésAide à l’interprétation Analyse des Correspondances Multiples FrançoisHusson&JérômePagès

Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentations barycentriques – représentation simultanéeReprésentation optimale des individusModalités au pseudo-barycentre :

Gs(k) =1√λs

I∑i=1

yikIk

Fs(i)

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_N

Spectacle_NExposition_N Exposition_O

Ordinateur_NSport_NMarche_O

Voyage_N Voyage_OJouer.musique_N

Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_O

Bricolage_O

Jardinage_O

Tricot_O

Cuisine_O

Pêche_O

2

3

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_O

Cinéma_O

Spectacle_OOrdinateur_OSport_O

Marche_N

Voyage_N Voyage_O

Jouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_N

Bricolage_N

Jardinage_N

Tricot_N

Cuisine_N

Pêche_N

0

14

Représentation optimale des modalitésIndividus au pseudo-barycentre :

Fs(i) =1√λs

J∑j=1

yikJGs(k)

0.0

0.5

1.0

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_O

Ecouter.musique_NCinéma_N

Spectacle_NExposition_N Exposition_O

Ordinateur_NSport_NMarche_O

Voyage_N Voyage_OJouer.musique_N

Collection_N

Collection_O

Activité.bénévole_O

Bricolage_O

Jardinage_O

Tricot_O

Cuisine_O

Pêche_O

2

3

-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

Lecture_N Ecouter.musique_O

Cinéma_O

Spectacle_OOrdinateur_OSport_O

Marche_N

Voyage_N Voyage_O

Jouer.musique_O

Collection_NActivité.bénévole_N

Bricolage_N

Jardinage_N

Tricot_N

Cuisine_N

Pêche_N

0

14

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Plan

1 Données - objectifs

2 Etude des individus

3 Etude des modalités

4 Aide à l’interprétation

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Inertie et pourcentage d’inertie en ACM

λs =1J

J∑j=1

η2(Fs , v.j)

⇒ λs est la moyenne des carrés des rapports de corrélation

• Individus vivent dans RK−J ⇒ pourcentages d’inertie faibles• Pourcentage maximum pour une dimension s :

λs∑K−Jt=1 λt

× 100 ≤1

K−JJ

× 100

≤J

K − J× 100

Avec K = 100, J = 10 : λs ≤ 11.1 %

• Moyenne des valeurs propres non nulles : 1K−J

×∑

t λt =1

K−J×(

KJ− 1)= 1

J

⇒ interpréter les dimensions d’inertie supérieure à 1/J

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Contribution et qualité de représentation

• Contribution et cos2 pour les individus et les modalités

⇒ Modalités extrêmes ne contribuent pas nécessairementbeaucoup (cela dépend de leur fréquence)⇒ cos2 petits ... ce qui est attendu car bcp de dimensions

• Contribution absolue d’une variable :

CTR(j) =

Kj∑k=1

CTR(k) =η2(Fs , v.j)

J

• Contribution relative : CTR(j) = η2(Fs ,v.j )Jλs

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Représentation des modalités supplémentaires

Utilisation des relations de transition pour les éléments (individus,modalités) supplémentaires

0.0

0.5

Dim

2 (

6.91

%)

F

M

(25,35]

(35,45]

(45,55]

(55,65](65,75]

(75,85]

(85,100]

divorcé

mariéremariéveuf

agent demaîtriseautre

cadre

employémanoeuvreouvrier

Non renseigné

technicien

-1.0 -0.5 0.0 0.5

-0.5

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (

6.91

%)

(25,35]

[15,25]

seul

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Variable quantitative supplémentaire⇒ Comment faire avec les variables quantitatives ?

• Information supplémentaire : projetée sur les dimensions,coefficient de corrélation calculé avec chaque dimension

• Information active : découper la variable en classes0.

00.

51.

0Supplementary variables on the MCA factor map

Dim

2 (6

.91%

)

Nb.activités

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-1.0

-0.5

0.0

Dim 1 (16.95%)

Dim

2 (6

.91%

)

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Description des dimensionsPar les variables qualitatives (test de Fisher), les modalités (test deStudent) et les variables quantitatives (corrélation)Variables quantitatives

correlation p.valueNb.activités 0.9753459 0

Variables quantitatives ModalitésR2 p.value Estimate p.value

Lecture 0.239 0.00e+00 Jouer.musique_O 0.268 0Ecouter.musique 0.275 0.00e+00 Voyage_O 0.270 0Cinéma 0.389 0.00e+00 Marche_O 0.184 0Spectacle 0.383 0.00e+00 Sport_O 0.247 0Exposition 0.399 0.00e+00 Ordinateur_O 0.263 0Ordinateur 0.327 0.00e+00 Exposition_O 0.304 0Sport 0.287 0.00e+00 Spectacle_O 0.304 0Marche 0.172 0.00e+00 Sport_N -0.247 0Voyage 0.355 0.00e+00 Ordinateur_N -0.263 0Jouer.musique 0.209 0.00e+00 Exposition_N -0.304 0Bricolage 0.135 8.82e-267 Spectacle_N -0.304 0Cuisine 0.125 9.42e-247 Cinéma_N -0.283 0Profession 0.128 7.20e-245 Ecouter.musique_N -0.257 0Activité.bénévole 0.109 2.25e-212 Lecture_N -0.231 0

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Autre présentation de l’ACM : tableau de Burt

Tableau de Burt :• Ensemble des liaisons entre variables

prises 2 à 2 (tableau analogue à lamatrice des corrélations entre variablesquantitatives)

• Analyse des correspondances sur letableau de Burt

• Résultats uniquement sur les modalités :même représentation mais avec desvaleurs propres différentesλBurts =

(λTDCs

)2• λTDC

s moyenne des carrés des rapports decorrélation

variable l variable j

varia

ble

jva

riabl

e l

⇒ L’ACM ne dépend que des liaisons entre les variables prises 2 à 2(comme l’ACP ne dépend que de la matrice des corrélations)

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Conclusion

• L’ACM est la méthode factorielle adaptée aux tableauxindividus × variables qualitatives

• Les valeurs propres s’interprètent comme des moyennes derapports de corrélation au carré

• Le carré des liaisons est précieux en particulier lorsqu’il y abeaucoup de variables

• Revenir aux données en analysant des tableaux de contingencepar AFC

• La convergence entre l’analyse du TDC et celle du tableau deBurt est un argument en faveur de l’intérêt de la méthode

• L’ACM comme pré-traitement d’une classification

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Données - objectifs Etude des individus Etude des modalités Aide à l’interprétation

Suppléments

Analyse de données avec R (2009).Husson, Lê, Pagès.Presses Universitaires de Rennes.

Package FactoMineR pour faire des ACP :http://factominer.free.fr/index_fr.html

Vidéos sur Youtube :• une chaîne Youtube : youtube.com/HussonFrancois• une playlist de vidéos en français• une playlist de vidéos en anglais

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