Les individus sont trop nombreux pour qu’on les regarde un par un. SensoMineR est un package dédié à l’analyse de données sensorielle. Chargez le tableau de données en cliquant ici. Quand les individus sont décrits par deux variables qualitatives, on peut construire un tableau de contingence et réaliser une AFC Analyse Factorielle des Correspondances. Beaucoup de matériels pédagogique MOOC, livres , etc. Avant-propos du livre , Sommaire. Pour en savoir plus, voir le site internet de FactoMineR qui fournit toutes les aides pour installer FactoMineR, des aides pour les fonctions, des exemples d’utilisation.

Nom: factominer r
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 66.18 MBytes

Le nuage des individus ne montre aucun groupe d’individus particulier. Ce package est très utile pour optimiser ces graphiques avant de les diffuser. Quand les individus sont décrits par deux variables qualitatives, on peut construire un tableau de contingence et réaliser une AFC Analyse Factorielle des Correspondances. Il fournit un point de vue géométrique et de nombreuses sorties graphiques. 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. Pour aller plus loin Pour ventiler vos données, utilisez l’option suivante: Premièrement, on veut étudier les relations entre variables et les associations entre modalités.

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 catégorie socio-professionnelle et la pratique régulière d’un sport. Excepté l’âge, toutes les variables sont qualitatives.

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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.

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.

Troisièmement, on cherche à caractériser des groupes d’individus par des modalités. Dans cette étude, les variables sur l’attitude de consommation sont actives et les autres variables sont illustratives. Le dactominer des individus ne montre aucun groupe d’individus particulier.

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.

FactoMineR: installation

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.

factominer r

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.

La représentation des modalités va aider à mieux interpréter ces relations.

Analyse des Correspondances Multiples

Elle oppose les buveurs de thé réguliers aux buveurs occasionnels. La deuxième dimension oppose « specialized shop » »unpackaged » et « upscale price » aux autres modalités. La 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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Il est assez difficile de parler des variables qualitatives illustratives car leurs modalités sont localisées au centre du graphique.

factominer r

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 » factomijer « conviviality ». La caractérisation 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 r

Cela signifie que les individus dont la coordonnée sur l’axe 1 est positive ont tendance à fréquenter les salons de thé. Pour ventiler factominee 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 la 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 loin Pour ventiler vos données, utilisez l’option suivante: