Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
L'analyse factorielle est une famille de techniques statistiques utilisées pour réduire la dimensionnalité des ensembles de données et pour identifier les structures sousjacentes dans les données. Elle est souvent utilisée pour examiner des interrelations complexes entre multiples variables.
L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode d'analyse factorielle couramment utilisée. L'objectif principal de l'ACP est de transformer un ensemble de variables corrélées en un ensemble de variables non corrélées, appelées composantes principales. Ces composantes principales expliquent la majorité de la variance dans les données d'origine.
L'ACP est extrêmement utile pour la visualisation de données multidimensionnelles et la réduction des dimensions.
L'Analyse de Correspondances (AC) est une autre forme d'analyse factorielle qui est particulièrement efficace pour traiter des données catégorielles ou qualitatives. L'AC permet de visualiser les associations entre les lignes et les colonnes d'un tableau de contingence sous la forme d'un graphe à deux dimensions.
L'AC est particulièrement utile dans l'analyse des données d'enquêtes et les études de marché pour interpréter les relations entre plusieurs variables qualitatives.
L'analyse factorielle, qu'il s'agisse de l'ACP ou de l'AC, est une technique puissante pour simplifier des ensembles de données complexes et révéler des structures cachées dans les données. Dans la pratique, ces techniques peuvent être appliquées pour diverses finalités telles que l'étude des comportements des consommateurs, l'analyse de l'impact des interventions éducatives, ou encore l'évaluation de la performance des produits.