L'analyse factorielle multiple (AFM) est la méthode de référence pour analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d'individus est décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être quantitatives et/ou qualitatives.
Ce type de tableau multiple est aujourd'hui le format de donnés le plus courant car les utilisateurs souhaitent toujours analyser conjointement plusieurs sources d'information. C'est le cas des enquêtes (les questionnaires comportent toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) mais aussi des données expérimentales (dans l'industrie agroalimentaire, par exemple, on caractérise les produits à la fois par des données physico-chimiques et des données issues de dégustations). Autre exemple : en écologie, on dispose classiquement de données biologiques (animaux, plantes) et environnementales.
Ce livre est destiné aux utilisateurs confrontés à des grands tableaux de données. Une large place est accordée aux applications et à la mise en œuvre via R. L’objectif est de rendre l’utilisateur autonome dans l’application de l’AFM sur ses données. Dans cet esprit, ce livre :
- introduit une à une les principales caractéristiques de la méthode intuitivement à partir d’exemples ;
- donne les éléments théoriques nécessaires pour une compréhension en profondeur ; pour cela, le recours au raisonnement géométrique est systématique ;
- illustre les résultats à partir des exemples introductifs ;
- détaille la marche à suivre pour appliquer l’AFM avec le package FactoMineR ; on commence par mettre en œuvre l’AFM via un menu déroulant (dans R Commander) ; ensuite, on décrit les lignes de code pour obtenir des graphiques et des tableaux personnalisés. Ces codes sont disponibles ci-après.
Cet exposé est complété par une présentation des méthodes classiques, ACP et ACM, elle aussi fondée sur des exemples. L’ensemble constitue l’état de l’art aujourd’hui en analyse factorielle.
