Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
L'analyse de correspondances est une méthode d'analyse statistique qui permet de représenter graphiquement des tableaux de contingence. Utilisée principalement pour les données catégorielles, cette technique offre une visualisation des relations entre des lignes et des colonnes dans un espace multidimensionnel.
L'objectif principal de l'analyse de correspondances est de simplifier l'interprétation des données complexes en réduisant les dimensions tout en préservant l'information la plus pertinente possible. Cette méthode est particulièrement efficace pour:
L'analyse de correspondances suit généralement les étapes suivantes:
Construction du tableau de contingence: Un tableau de contingence, ou tableau croisé, est créé pour rassembler les fréquences des observations pour deux variables catégorielles.
Calcul des profils: Les profils des lignes et des colonnes sont calculés en normalisant les fréquences du tableau de contingence pour obtenir des proportions.
Décomposition par valeurs singulières: Les profils normalisés sont décomposés en valeurs singulières, permettant de réduire les dimensions tout en sauvegardant le plus d'information possible.
Représentation graphique: Les résultats de l'analyse sont projetés dans un espace bidimensionnel ou tridimensionnel pour une visualisation plus intuitive. Les lignes et colonnes sont représentées par des points, et la proximité de ces points indique la force de leur relation.
L'analyse de correspondances est utilisée dans divers domaines, notamment: Le marketing: pour analyser les comportements des consommateurs en fonction de différentes catégories de produits. Les sciences sociales: pour explorer les relations entre plusieurs variables catégorielles dans les études sociologiques. La recherche médicale: pour détecter des associations entre différentes variables cliniques.
L'analyse de correspondances est un outil puissant pour ceux qui cherchent à comprendre et à interpréter les relations complexes entre des données catégorielles. Bien que techniquement exigeante, sa capacité à fournir des aperçus visuels et des modèles clairs fait d'elle une technique précieuse dans l'arsenal de l'analyste de données.