L’intérêt de l’analyse en composantes principales (ACP) pour la recherche en sciences sociales
L’analyse en composantes principales (ACP) est un outil extrêmement puissant de synthèse de l’information, très utile lorsque l’on est en présence d’une somme importante de données quantitatives à traiter et interpréter. L’apparition au cours des dernières années de logiciels chaque fois plus perfor...
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| Опубликовано в: : | URI:https://journals.openedition.org/cal, |
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| Главный автор: | |
| Формат: | Article ou chapitre numérique |
| Язык: | Français |
| Опубликовано: |
Cahiers des Amériques latines
2017
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| Предметы: | |
| Online-ссылка: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Итог: | L’analyse en composantes principales (ACP) est un outil extrêmement puissant de synthèse de l’information, très utile lorsque l’on est en présence d’une somme importante de données quantitatives à traiter et interpréter. L’apparition au cours des dernières années de logiciels chaque fois plus performants et faciles à utiliser rend aujourd’hui accessible ce type d’analyses des données à tous les chercheurs en sciences sociales, et non plus aux seuls spécialistes. C’est pourquoi nous proposons ici de présenter le principe et l’intérêt de l’ACP à partir d’un exemple simple, celui d’une analyse portant sur les trente-deux entités fédérales du Mexique fondée sur 12 variables démographiques socio-économiques et culturelles. |
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