analyse factoriel

En analyse factoriel, une variable qui contribue beaucoup à un axe mais qui est mal représenté peut fausser complètement l'interprétation.

exemple: une variable représentée à 50% sur les premiers axes mais contribuant fortement au deuxième axe mais pas au premier ; un individu représenté à 50% sur les deux premiers axes peut être interprété différemment suivant qu'il contribue plus ou moins au premier ou au second axe.

a partir de quel pourcentage de représentation peut-on se fier à la contribution pour interpréter les axes factoriels?

personne?

Salut,

Pour ma part je ne connais pas de seuil à fixer pour définir l'intérêt d'une contribution. Une possibilité est de se fier à l'écart entre les valeurs. C'est à dire à quel moment tu as une chute importante de la valeur de la contribution par rapport aux valeurs qui contribuent le plus.
C'est un peu à la manière du critère qui permet de retenir un nombre d'axe.

Nik