Dans le domaine complexe de l'analyse des données, l'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) se distingue comme un outil incontournable, offrant une approche méthodique et rigoureuse pour extraire les facteurs significatifs des données nominales, simplifiant ainsi leur interprétation et leur utilisation.
Définition technique de l'AFC
L'AFC consiste en la simplification de données multidimensionnelles par l'extraction de facteurs qui synthétisent l'information initiale provenant de variables nominales, permettant ainsi de positionner les observations par rapport à ces informations. Cette méthode statistique multivariée explore et analyse des données catégorielles, réduisant la dimensionnalité en identifiant les relations entre les variables nominales pour faciliter leur visualisation et interprétation.
Utilisation de l'AFC
Cette approche est pertinente chaque fois qu'il est nécessaire de traiter des données complexes et hétérogènes. Que ce soit pour segmenter une clientèle, analyser des réponses de sondages ou définir des profils de consommateurs, l'AFC offre une méthode structurée et fiable pour extraire des informations pertinentes.
Exemple :
Dans les enquêtes, les comportements et l’identité des répondants sont décrits par des modalités qui les caractérisent. L’AFC multiples permet d’identifier des profils et de mettre en évidence les associations remarquables en synthétisant les données selon leurs affinités.
- L’analyse lexicale permet d’associer à chaque réponse aux questions ouvertes d’un questionnaire ou à chaque fragment du corpus analysé la liste des mots significatifs (ou les plus fréquents) qui les composent. L’analyse factorielle permet alors de mette en évidence les termes les plus fréquemment associés en définissant des facteurs correspondant à ces « constellations ». On peut ainsi résumer la variété des situations ou des formes linguistiques par des profils qui différencient les répondants ou des thèmes présents dans le texte analysé.
Fonctionnement
L'AFC opère en calculant des statistiques basées sur des tableaux de contingence, mettant en lumière les associations entre les différentes modalités des variables. Elle recourt à des techniques d'algèbre linéaire pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant au maximum l'information qu'elles renferment.
Interprétation des résultats
L'interprétation des résultats repose sur l'analyse des valeurs propres, des contributions des variables et des individus, ainsi que sur la visualisation des graphiques factoriels. Cette approche permet de déceler les structures sous-jacentes des données, facilitant l'identification de tendances et de regroupements significatifs.
Exemple :
À l’écart de la carte se trouve les modalités dites « originales », comme les personnels de service, la gastronomie ou le rafting/nage. Au centre de la carte se trouve les modalités dites « sans surprises » comme les professions libérales/ cadres, les retraités, le farniente ou la promenade à pied. Cela signifie que les professions libérales/ cadres et les retraités pratiquent des activités voisines de celles de la population interrogée et que le farniente et la promenade à pied reflètent les poids de chaque CSP de l’échantillon.
Lorsque deux modalités sont proches l’une de l’autre, cela indique une attraction. Cela signifie que les effectifs répondant aux deux conditions sont plus nombreux que l’effectif qui aurait résulté d'une répartition proportionnelle. Dans l’exemple ci-dessus les individus qui sont « Retraités » ont également choisi l’activité « Promenade à pied ».
Lorsque deux modalités sont éloignées l’une de l’autre, cela indique une répulsion. Dans l’exemple ci-dessus les individus qui sont des « Personnels de service » n’ont pas choisi l’activité « Rafting/Nage ».
Conclusion
En conclusion, l'AFC représente un pilier essentiel de l'analyse de données multidimensionnelles. En offrant une approche rigoureuse et méthodique, elle permet d'extraire des informations précieuses à partir de données complexes, ouvrant ainsi la voie à des prises de décision éclairées et pertinentes dans divers domaines d'application.