L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Français. Un Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. , où p et q représentent le nombre de variables des deux groupes, engendrés par les deux ensembles de variables. {\displaystyle \cos ^{2}(\xi _{1},\eta _{2})} 1 Si vous souhaitez vous appuyer sur une méthodologie qualitative pour votre mémoire (voir sur ce point le chapitre 7 de notre livre), la question de l’analyse des données risque fort de vous donner du fil à retordre.En effet, contrairement aux méthodes quantitatives, les protocoles d’analyse des données qualitatives sont relativement peu standardisés. L'Observatoire des Maladies du Bois de la Vigne a cherché, dans la première décennie de ce siècle, à mesurer l'évolution de trois maladies de la vigne en pratiquant, entre autres méthodes, l'analyse des correspondances multiples et l'analyse en composantes principales dans un projet d'épidémiologie végétale[i 21]. Sur la fig.02 est illustré le cercle des corrélations où les variables sont représentées en fonction de leur projection sur le plan des deux premières composantes. Dans les enquêtes d’opinion, les questionnaires sont toujours structurés en thèmes. Ces variables sont dénommées variables canoniques. >> 2 L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. qui est le rapport de l'inertie inter classe sur l'inertie totale, calculé pour plusieurs valeurs du nombre de classe total, le compromis étant obtenu par la méthode du coude[b 41],[note 11]. {\displaystyle \cos ^{2}(\theta )} Quelles démarches de collecte de données pouvez-vous citer ? Il doit tout d’abord analyser son sujet pour savoir quelles méthodes d’analyse sont susceptibles de collecter des informations pertinentes par rapport à … Le but de l'AFC - définie par Jean-Paul Benzécri et ses équipes - est de trouver des liens ou correspondances entre deux variables qualitatives (nominales). Les sociologues Christian Baudelot et Michel Gollac utilisent une analyse des correspondances multiples pour étudier le rapport des Français à leur travail[i 13]. Spearman (1904) qui introduit pour la première fois le concept de facteur ; il cherche, derrière les La corrélation entre les variables et les facteurs permet d'interpréter ceux-ci. 6.3.1 Enregistrement. L'analyse des correspondances multiples est initiée par Louis Guttman en 1941, Cyril Burt en 1950 et à Chikio Hayashi en 1956[i 7]. L’observation directe Ces différentes méthodes peuvent être combinées et permettre des recoupements, on parle alors de triangulation. Ces procédés permettent notamment de manipuler et de synthétiser l’information provenant de tableaux de données de grande taille, à l'aide de l'estimation des corrélations entre les variables que l’on étudie. L’analyse factorielle multiple (AFM) est dédiée aux tableaux dans lesquels un ensemble d’individus est décrit par plusieurs groupes de variables, que ces variables soient quantitatives, qualitatives ou mixtes. 1 L'AFD se propose de trouver q-1 variables, appelées variables discriminantes, dont les axes séparent le plus les projections des q classes qui découpent le nuage de points[b 45]. Quand Karl Pearson et Raphael Weldon s'emparent des travaux de Francis Galton, ils peuvent généraliser la régression de Galton aux données multidimensionnelles, puis Karl Pearson a l'idée de changer les axes de présentation pour les exprimer en fonction de variables indépendantes en 1901, établissant ainsi les prémisses de l’analyse en composantes principales. "Qualitative researchers also have an array of more specialised methods of data analysis that tend to be paired with a specific philosophical positio… Méthodes de collecte de données, tableaux récapitulatifs Méthode Description Public cible Objectifs Avantages Désavantages Enquête par questionnaire Outil d’observation organisé en une liste de questions, ouvertes et/ou fermées, conçues pour récolter une PDF | On Sep 25, 2018, M Morelle and others published Méthodes d’analyse et de traitement des données de coût | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate Le but de l'analyse canonique est de comparer ces deux groupes de variables pour savoir s'ils décrivent un même phénomène, auquel cas l'analyste pourra se passer d'un des deux groupes de variables. << Comme il s'agit d'une analyse factorielle elle aboutit à la représentation des données dans un espace à dimensions réduites engendré par les facteurs. », — Jean-Paul Benzécri, L'analyse des données : 2 l'analyse des correspondances[b 30]. L'analyse des données moderne ne peut être dissociée de l'utilisation des ordinateurs ; de nombreux logiciels permettant d'utiliser les méthodes d'analyse des données vues dans cet article peuvent être cités. Université de Lorraine, 2013. La formation Panorama des méthodes d’analyse des données : synthétiser, modéliser, décider dans nos Centres ou en distanciel Tarif : 2 000 € HT -10% dès 2 inscrits, -20% à partir de 3 tel-01750506v2 {\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{q}} Deux types de classification peuvent être relevés : d'une part la classification (partitionnement ou recouvrement) « à plat » et d'autre part le partitionnement hiérarchique. 1.3.1. ( L’analyse de données secondaires 4. Qualitative research. Shepard[i 4],[i 1]. << << L'analyse canonique[b 36] permet de comparer deux groupes de variables quantitatives appliqués tous deux sur les mêmes individus. ),���|�@Ø��Y���&�,^����3hyp*�Ĕ����G��ЦLQ\ �� ��R;+ϭ��J�י�}�磿�L��'Wf!��b�*#-� �Y\��c@�����L������s2��2C�̨��mΠ��UNFB���A���-����Bk_*���Ń��*���$��u�4��wؿ����B�‹g�`��:�I����&�Yo�D��V����V�Pr��:Y 45 0 obj Carla Henry, Manohar Sharma, Cecile Lapenu et Manfred Zeller, Topics in Statistical Data Analysis: Revealing Facts From Data. La première question est celle du but. p On dénombre les processus suivants : L'outil statistique utilisé est la matrice des corrélations ou la matrice de variance-covariance. × La ressemblance (similarité/dissimilarité) des individus est mesurée par un indice de similarité, un indice de dissimilarité ou une distance[i 45]. /Resources 15 0 R mesure la corrélation entre les deux groupes. "���Z��j�w]UՁ��+����5ޏ��o���,�~����B�Ǖ�W�X�Z���Bo�T��P��ߓ�/���v�-�g�� ���ccf���z��Ƽé1��b�}�ZScV۲��;��c&��!yc��.�t�M��o Mathématiques et informatique sont ici intimement liées. est proche de 1 plus la qualité est bonne. Les données en entrée d'une classification ascendante hiérarchique (CAH) sont présentées sous la forme d'un tableau de dissimilarités ou un tableau de distances entre individus. sont deux groupes de variables, l'analyse canonique cherche des couples de vecteurs De même, plus l'angle engendré par l'individu et l'axe de la composante est petit et mieux l'individu est représenté. L'algorithme d'Herman Wold, nommé tout d'abord NILES (« Nonlinear Estimation by Iterative Least SquareS »), puis NIPALS (« Nonlinear Estimation by Iterative Partial Least SquareS ») a été conçu en premier lieu pour l'analyse en composantes principales[b 49],[i 52]. La mesure de la qualité de la discrimination est effectuée à l'aide du Ces graphiques peuvent mettre en évidence des relations difficilement saisies par l’analyse directe des données ; mais surtout, ces représentations ne sont pas liées à une opinion « a priori » sur les lois des phénomènes analysés contrairement aux méthodes de la statistique classique. 434-440). Ce critère permet de faire converger les algorithmes de ré-allocation dynamiques qui minimisent l'inertie intra-classe ou qui maximisent l'inertie inter-classes[b 39]. /FormType 1 Cet ouvrage rassemble de manière cohérente et progressive un ensemble d'outils efficaces, encourage leur utilisation et surtout, leur perfectionnement. L'interprétation se fait au niveau des modalités dont les proximités sont examinées. Le positionnement multidimensionnel (« multidimensional scaling » ou MDS) est donc une méthode factorielle applicable sur des matrices de distances entre individus[i 37]. L'Analyse Factorielle Multiple Hiérarchique (. 2 /FormType 1 La représentation des données multidimensionnelles dans un espace à dimension réduite est le domaine des analyses factorielles, analyse factorielle des correspondances, analyse en composantes principales, analyse des correspondances multiples[b 23]. /Filter /FlateDecode Un tableau de Burt est le tableau de contingence des p variables prises deux à deux. Dans une autre étude le sport s'intéresse aux motivations des sportifs lesquelles vont de l’amitié et la camaraderie à l'affirmation de soi représentées sur un axe, et de la nature et la beauté à la combativité sur un second axe[b 22]. Il s’agit aussi de recherches dans les archives de musée et dans les rapports annuels des entreprises. C'est la psychométrie qui développe le plus l'analyse des données. Méthodes d'analyse des données (3.0 cr.) L'extrait suivant est tiré de Savin-Badin, M. & Howell Major, C. (2013, pp. Adolphe Quetelet, astronome, statisticien belge, exploite ce qu'il connait de la loi gaussienne à l'anthropométrie pour examiner la dispersion autour de la moyenne (la variance) des mesures des tailles d'un groupe d'hommes. R θ D'autres techniques permettent de regrouper les données de façon à faire apparaître clairement ce qui les rend homogènes, et ainsi mieux les connaître. Le sociologue cherche à savoir si la sociabilité des adeptes d'un sport est influencée par sa pratique[i 23], la biométrie humaine caractérise la morphologie du sportif selon le sport qu'il pratique, et dans le cas de sports collectifs le poste qu'il occupe dans l'équipe[i 24], etc. Comme dans toutes les analyses factorielles descriptives, aucune hypothèse statistique n'est faite au préalable ; ce n'est que dans la partie prédictive de l'analyse discriminante que des hypothèses a priori sont émises. Le data mining est considéré comme une sous-étape du processus nommé Knowledge Discovery in Databases (soit la découverte de connaissances à l’aide des bases de données, en français). La MDS non métrique utilise un indice de dissimilarité (équivalent à une distance mais sans l'inégalité triangulaire) et permet l'approximation de l'ordre des entrées dans la matrice des dissimilarités par l'ordre des distances dans l'espace de dimension réduite[i 37]. ξ /Subtype /Form Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants En sciences humaines, cette technique est utilisée pour cerner les résultats des enquêtes d'opinion par exemple avec l'Analyse des correspondances multiples[b 10] ou l'Analyse factorielle des correspondances[b 11]. Un tableau disjonctif complet est un tableau où les variables sont remplacées par leurs modalités et les éléments par 1 si la modalité est remplie 0 sinon pour chaque individu. D'autres se servent de l'analyse des données pour mettre en place un processus nécessaire à la reconnaissance des visages[i 19]. Dans le cas non métrique les données sont ordinales, de type rang.