Analyse en composantes principales

Bonjour à tous,

Je suis nouvelle sur ce forum et j'aurais besoin de vos lumières sur l'ACP.

J'ai préparé un questionnaire dont j'ai reçu une 30aines de réponses. J'ai utilisé XLSTAT pour effectuer l'ACP de façon simple (dans ajouts de facteurs supplémentaires).
Cependant, le pourcentage de mes dimensions factorielles sont (à mon avis) assez faibles. Mes facteurs captent 37% de l'inertie totale. Je n'arrive pas à comprendre pourquoi ce taux est faible et comment l'interpréter.
Si vous avez des réponses à mes questions je serai heureuse de pouvoir vous lire.

Merci pour vos réponses.

Je précise que mon sondage propose des réponses allant de 1 à 5 (échelle de likert) correspondant à des goûts personnels sur différents produits.
Voici une illustration de mes propos:

F1 F2
Valeur propre 4,323 2,960
Variabilité (%) 21,616 14,802
% cumulé 21,616 36,418

Deux points:

1) Impossible de vous répondre si vous ne nous donnez pas le nombre de variables dans votre ACP.

2) Vous parler de questions avec réponses sous la forme d'une valeur de 1 à 5. Si ce sont des réponses entières, genre QCM, je ne suis pas sûr que l'ACP soit la méthode idéale. Une AFCM conviendrait d'avantage.

Cordialement, Eric.

Bonjour Eric,

Premièrement, mille mercis pour votre réponse.

Deuxièmement, pour répondre à vos deux points:

1) Mon ACP comporte 20 variables (qui correspondent à des produits)

2) Effectivement, c'est un QCM suivant l'échelle de Likert.

En complément:

Pour quelles raisons devrais-je utilisé une AFCM plutôt qu'une ACP dans le cadre qu'un QCM?

Cordialement,

AF

L'objectif de cette analyse est de pouvoir proposer des recommandations de produits aux personnes qui ont répondu à mon questionnaire.
Cordialement,
AF

30 réponses pour évaluer 20 variables ???
Ou bien 30 questionnaires ?