Initiation aux méthodes d’analyses factorielles. Illustrations dans le champ des SHS

Résumé de la formation

Complémentaire à l’analyse descriptive, les méthodes d’analyses factorielles permettent d’analyser à la fois un grand nombre de variables et d’en comprendre les logiques, les attractions et répulsions. Les méthodes d’analyse factorielles permettent par exemple de définir des patterns dans les pratiques sociales et de définir des groupements de pratiques, notamment lorsque l’on associe l’analyse factorielle des méthodes de classification.

Programme

Séance 1 : Principes théoriques et types d’analyses factorielles (3h)

• Principes théoriques, intérêts et usages principaux d’une analyse factorielle
• Les principes de l’ACM – ACP – AFC – AFM : quelle méthode pour quels jeux de données et quelles variables ?
• Utilisation de l’ACM avec un jeu de données à formats variés
• Autre usage d’une analyse factorielle : forte corrélation des variables et création d’un indicateur de synthèse (par exemple, pour une régression)

Séance 2. Mise en œuvre d’une Analyse factorielle : exemple d’une ACM (4h)

• Règles pour préparer une ACM : cohérence entre les variables, modalités suffisantes et suffisamment distinctes les unes des autres, etc.
• Lecture et finalisation d’une ACM : choix du nombre d’axes, retrait des variables « bruits blancs », suppression des « outliers », etc.
• Visualisation : nuage des individus et des modalités, etc.
• Analyse : donner un nom aux axes et en repérer le sens.

Séance 3 : Méthodes de classification à partir d’une ACM (3h)

• CAH versus Exemples et règles à respecter : choix du nombre d’axes avec la CAH, indicateur Kalinski-Harabaz et autres pour les Kmeans, etc.
• Amélioration des clusters avec l’analyse discriminante.

Lecture croisée entre les résultats d’une ACM et celle d’une classification.

Programme

Cette formation vise à comprendre les principes théoriques et pratiques qui président à la mise en œuvre d’une analyse factorielle :

• A l’issue de cette formation, les doctorants seront en mesure de comprendre l’intérêt de ces méthodes, les types d’analyse factorielles adaptées à leur jeu de données, les usages courants, mais aussi quelques usages plus spécifiques
• Un ensemble de techniques très pratiques sera enseigné, pour améliorer au mieux son modèle, en prenant l’exemple d’une Analyse des Correspondances Multiples
• Les méthodes de classification seront aussi abordées comme méthode complémentaire à l’analyse factorielle, en précisant l’intérêt de l’articulation des deux méthodes

Formateurs et formatrices

• Charlotte Dion (Ingénieure de la Plateforme Universitaire des Grands Moulins, Centre des Humanités Numériques & TGIR PROGEDO)

Informations pratiques

Pas de date proposée cette année.