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Il est assez difficile de parler des variables qualitatives illustratives car leurs modalités sont localisées au centre du graphique. FactoMineR est un package R dédié à l’analyse exploratoire multidimensionnelle de données à la Française. On ne peut pas retirer beaucoup plus d’informations de ce graphe. J’ai créé et je développe avec Pauline Vaissié le package Factoshiny qui permet d’utiliser le package FactoMineR à l’aide d’une interface graphique, et qui permet aussi de modifier les graphiques de façon interactive. La caractérisation par les modalités est similaire à la caractérisation par les variables mais permet plus de précision. Analyse de données avec R. Il fournit de nombreuses aides à l’interprétation description automatique des axes, nombreux indicateurs,

Nom: factominer r
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 54.34 MBytes

Il a une interface Shiny qui permet de construire des graphes de façon interactive avec Factoshiny voir ici Il propose une interprétation automatique des résultats obtenus avec FactoMineR grâce à FactoInvestigate voir ici. Ainsi, cela permet d’avoir une distribution de valeurs à la place d’une valeur manquante dans un tableau de données. Un nouveau module package pour l’exploration interactive des sorties graphiques vient de sortir! Cette fonction combine les facteurs principaux, la classification hérarchique et le partitionnement pour mieux visualiser et mettre l’accent sur les similarités entre individus. Chargez le tableau de données en cliquant ici. La représentation des modalités va aider à mieux interpréter ces relations. Excepté l’âge, toutes les variables sont qualitatives.

A titre d’exempleon utilise ici un tableau de données issu d’un questionnaire sur la consommation de thé. Chargez le tableau de données en cliquant ici. Les questions portaient sur leur façon de consommer le thé et leur image du thé.

Le questionnaire comportait également des questions descriptives telles que le sexe, l’âge, la factoominer socio-professionnelle factomier la pratique régulière d’un sport. Excepté l’âge, toutes les variables sont qualitatives. Le tableau de données comporte deux variables différentes pour l’âge: Pour charger le package et le jeu de données, tapez: On étudie les individus, les variables et les modalités.

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On ne s’intéressera pas vraiment aux individus en tant que tels mais plutôt aux populations: Etude des variables et des modalités: Premièrement, on veut étudier les relations entre variables et les associations entre modalités. Deux modalités sont proches si elles ont souvent été prises ensemble. Deuxièmement, on recherche une ou plusieurs variable s synthétique s continue s pour résumer les variables qualitatives.

factominer r

Troisièmement, on cherche à caractériser des groupes d’individus par des modalités. Dans cette étude, les variables sur l’attitude de fzctominer sont actives et les autres variables sont illustratives.

Le nuage des individus ne montre aucun groupe d’individus particulier.

Méthodes Classiques

Le nuage est assez homogène. On utilise les individus extrêmes pour interpréter les composantes principales de l’ACM cela est plus facile que d’utiliser directement les groupes d’individus. Les individus et aiment le thé et en boivent souvent à n’importe quel moment.

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Les individus et ne boivent du thé que chez eux, au petit-déjeuner ou le soir. Les individus sont trop nombreux pour qu’on les regarde un par un. C’est pourquoi on a besoin d’une représentation des modalités.

Les variables « price » »where » et « how » sont liées à chacune des deux premières dimensions. On ne peut pas retirer beaucoup plus d’informations de ce graphe.

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La représentation des modalités va aider à mieux interpréter ces relations. Elle oppose les buveurs de thé réguliers aux buveurs occasionnels.

ACM dans R avec FactoMineR: Scripts Faciles et Cours – Articles – STHDA

La deuxième dimension oppose « specialized shop » »unpackaged » et « upscale price » aux autres modalités. G variable « age » n’est pas bien représentée. Cependant, le nombre élevé d’individus entraîne une corrélation significative avec la deuxième dimension 0. Les jeunes ont tendance à acheter du thé ailleurs que dans des magasins spécialisés alors que les plus agés ont tendance à acheter du thé en vrac dans des magasins spécialisés.

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Factomimer est assez difficile de parler des variables qualitatives illustratives car leurs modalités sont localisées au centre du graphique. Néanmoins, il est possible de cacher les modalités actives pour s’intéresser seulement aux modalités illustratives.

Ceci est en relation avec la coordonnée positive de la variable « age » sur la deuxième dimension. Pour obtenir une description des dimensions, tapez: La première composante principale est caractérisée par les variables « where » »tea room »etc.

Quelques variables qualitatives illustratives lui sont aussi corrélées comme « sex » et « conviviality ». La factmoiner par les modalités est similaire à la caractérisation par les variables mais permet plus de précision. Par exemple, la coordonnée de la modalité « tea room » est positive alors que celle de « not tea room » est négative.

FactoMineR: citation

Cela signifie que les individus dont la coordonnée sur l’axe 1 est positive ont tendance à fréquenter les salons de factiminer. Pour ventiler vos données, utilisez l’option suivante: La valeur par défaut est de 0 pour aucune ventilation.

Il est possible de tracer des ellipses de confiance avec factominre fonction plotellipses: Analyse des Correspondances Multiples A titre d’exempleon utilise ici un tableau de données issu d’un questionnaire sur la consommation de thé. Chargez le tableau de données en cliquant ici Présentation des données consommateurs de thé ont répondu à un questionnaire sur leur consommation de thé.

ACM Dans cette étude, les variables sur l’attitude de consommation sont actives et les autres variables sont illustratives. Pour aller plus faftominer Pour ventiler vos données, utilisez l’option suivante: