Analyse de données
multidimensionnelles
Analyse de données multivariées - Ahmed Dhouibi
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L’intérêt accordé aux méthodes de l’analyse multivariée correspond
à une demande sociale amplifiée par la massification des données.
Les sociétés actuelles font face à une pléthore d’informations
spécialisées rendues plus facilement accessibles par le biais de
l’Internet.
Les collectes des données pullulent et une grande partie de cette
information, qui coûte très cher à colliger aux gouvernements et
traitée correctement. Faute de
aux entreprises, n’est pas
connaissances et de moyens, une grande partie de l’information
recueillie est laissée en jachère.
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Méthodes descriptives ayant pour objectif de résumer et visualiser
l’information pertinente contenue dans un grand tableau de données
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L’objectif de l’analyse multivariée est
Etudier les interrelations entre plusieurs variables figurant
dans une base de données
Généraliser
statistique.
si possible les
conclusions par
inférence
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L’analyse multivariée réunit un grand nombre de méthodes, qui
tentent de donner une image simplifiée des multiples relations
entre les variables d’une enquête ou d’une base de données
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Chap 1 Introduction Générale
Rappel sur les types de données
Données primaires
Données secondaires
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Les données primaires sont construites par le chercheur dans un but
bien précis (enquêtes qualitatives ou quantitatives réalisées à l’aide
de sondages).
Les données secondaires sont des données recueillies par les
organismes officiels internationaux ou nationaux.
L’objectif visé est d’avoir des données objectives sur des paramètres
fondamentaux à l’instar de
Taux de chômage, l’indice des prix à la consommation, les indices qui
touchent les secteurs de la santé et de l’éducation…
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« Si une caractéristique mesurée peut prendre différentes valeurs,
on dit alors que cette caractéristique est une variable »
Une variable est un critère par lequel on classe des individus dans
des catégories, elle est assimilée à une norme de classification.
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Typologie des variables selon leur importance
explicative
Type de
variable
Factuelle
D’opinion
D’attitude
Importance Explicative
faible
moyenne
forte
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Typologie des variables
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Typologie des variables selon leur importance
explicative
Type de
variable
Factuelle
D’opinion
D’attitude
Importance Explicative
faible
moyenne
forte
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Les échelles
de mesure
large
l’attribution de nombres à
est
La mesure au sens
des objets (individus, animaux, objets) ou évènements en fonction de
différentes règles appelées processus de mesure qui engendre chacun
une échelle de mesure différente.
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Classification des échelles de mesure selon Stevens (1951)
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Echelle nominale
Elle est obtenue par le recodage numérique des modalités non
numériques, exhaustives et mutuellement exclusives d'une variable
qualitative non mesurée. Ces chiffres n’ont aucune signification
numérique ou ordinale, ce ne sont que des étiquettes.
Les modalités de la variable "Sexe" peuvent être codées par le chiffre
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1 si c’est «Masculin» et par le chiffre 2 si c’est «Féminin».
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Echelle ordinale
Elle est obtenue par le recodage numérique des modalités non
numériques d’une variable qualitative mesurée de manière
rudimentaire. En effet les valeurs numériques d'une échelle ordinale,
par exemple, à 4 niveaux (1, 2, 3 et 4) sont ordonnées selon une
relation inférieur à (1<2<3<4) ou supérieur à (4>3>2>1). Ce n’est
cependant pas une vraie mesure car il n'y a pas d’unité de mesure et
la différence entre 1 et 2 n'est égale pas à la différence entre 2 et 3
ou 3 et 4.
Les modalités d'une variable "Degré de pratique sportive" mesurée
1 = pas du tout, 2 = un peu, 3 = beaucoup et 4 = intensément
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Echelle d’intervalle
Les variables d’intervalles sont similaires aux variables ordinales sauf
que l’intervalle entre deux catégories à toujours la même valeur, la
même signification. La différence entre 10°c et 11°c est identique à
celle entre 20°c et 21°c. Le zéro ne correspond pas l’absence de
il y a toujours une température. L’an 0 ne
l’élément. A 0°c,
correspond pas au début de l’univers.
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Variables de ratios ou de
rapport
Les variables de ratios sont des variables d’intervalles avec un zéro
naturel. Par exemple pour la durée d’un test, à 0, il n’y pas de temps.
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Résumé
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Niveaux de mesure et méthodes d’analyse des données
Échelle Méthode descriptive
Nominale Analyse factorielle –Analyse des
Ordinale
fréquences
Étude des fréquences Mesures de
position Analyse factorielle
Intervalles Étude des fréquences Mesures
Rapport
de tendance centrale et de
dispersion Analyse factorielle
Étude des fréquences Mesures de
position Mesures de tendance
centrale et de dispersion Analyse
factorielle
Méthode explicative
Analyse discriminante-Tableaux
croisés
Analyse discriminante-Tableaux
croisés
Analyse discriminante Analyse de
variance Régression logistique
Régression simple et multipl
Analyse discriminante Analyse de
variance (Régression logistique)
Régression simple et multiple
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