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Message par Ayana Lun 15 Juil 2013 - 13:01

Bonjour,

Je réalise une ACM dans laquelle j'ai 83 sujets et 23 variables (51 modalités en tout). Avec la méthode de Kaiser, je suis censée garder 14 axes (sur 28) ce qui est énorme. De plus, avec mes 5 premiers axes, j'atteins à peine 40% de la variance expliquée ce qui n'est pas folichon. Quelques variables contribuent de manière un peu importante aux premiers axes mais sur le nuage des individus, il y a une homogénéité la plus totale. Du coup, vaut-il mieux laisser tomber l'ACM car avec 14 axes ça sera ininterprétable et visiblement il ne se passe pas grand chose dans ces données ou continuer avec moins d'axes? D'autre part, quelle serait la pertinence d'une classification à partir de cette ACM peu concluante?
Merci pour votre aide, je ne suis que peu familière des méthodes qualitatives.

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Message par droopy Lun 15 Juil 2013 - 14:40

vu le nombre de modalités et le nombre d'individus, ce résultat ne me semble pas trop étonnant. Que dit le scree plot (graph des valeurs propres) ? Est-ce que tu peux nous joindre l'image ?
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Message par Ayana Lun 15 Juil 2013 - 14:58

Avec le graphe des valeurs propres, je garderais 4 axes, mais en terme de variance expliquée...
https://servimg.com/view/18272741/3
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Message par droopy Mar 16 Juil 2013 - 6:48

Ce n'est pas étonnant que tu es si peu de variance expliquée. Tu peux bien entendu faire une classif sur plein d'axes mais au risque de prendre des axes qui n'apportent que du bruit.
Tu peux aussi partir de tes données catégorielles et calculer des distances entre tes individus et faire la classif la dessus et la comparer à celle obtenue sur qq axes de ton ACM.
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Message par Ayana Mar 16 Juil 2013 - 7:20

Merci beaucoup. Je pense que c'est ce que je vais faire.
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