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Afe acp ANALYSE FACTORIELLE AFC ACM AFE Pr BOULAHOUAL Adil CCHAPITRE IV ANALYSE FACTORIELLE EXPORATOIRE Dans les autres méthodes régressions analyse de variance etc les variables sont considérées soit dépendantes soit indépendantes alors que dans l'analys

ANALYSE FACTORIELLE AFC ACM AFE Pr BOULAHOUAL Adil CCHAPITRE IV ANALYSE FACTORIELLE EXPORATOIRE Dans les autres méthodes régressions analyse de variance etc les variables sont considérées soit dépendantes soit indépendantes alors que dans l'analyse factorielle toutes les variables sont considérées chacune par rapport aux autres Les facteurs sont formés pour expliquer l'ensemble des variables et non pour prédire des variables dépendantes Dès lors l'analyse factorielle est appropriée dans une optique exploratoire analyse factorielle exploratoire AFE Pr BOULAHOUAL Adil CSimpli ?cation de données Pr BOULAHOUAL Adil C - Principes de validation d'une échelle de mesure Etude de marché La validité d'une échelle de mesure La ?abilité d'une échelle de mesure Les principes de validation d'une échelle de mesure les notions de validité et de ?abilité serons traités en ETUDES DE MARCHE Seule l'analyse factorielle et ses applications sont développées Pr BOULAHOUAL Adil C Les utilisations de l'analyse factorielle L'analyse factorielle fait ressortir les dimensions sousjacentes en regroupant di ?érentes variables Une fois interprétés ces regroupements décrivent les données de manière synthétique Autrement lanalyse factorielle est utilisée pour décrire les données en un nombre restreint de facteurs Elle sert aussi à donner des représentations graphiques simpli ?ées de matrices de nombres di ?ciles à lire Pr BOULAHOUAL Adil C Les conditions et options de l'analyse factorielle En fonction des caractéristiques de l'échantillon et des données collectées plusieurs options sont possibles pour la réalisation d'une AFE ? A- La taille de L'échantillon nécessaire La taille de l'échantillon dépend du nombre d'items soumis à l'AFE Il faut un minimum de observations par item un ratio de pour est préférable Le nombre total d'observations doit être d'au moins et il est souhaitable d'interroger au moins individus Pr BOULAHOUAL Adil CB- L ? adéquation des données Avant de réaliser l'analyse il est important de s'assurer que les données sont factorisables Elles doivent former un ensemble cohérent pour pouvoir y chercher des dimensions communes qui aient un sens Evrard et al Plusieurs indicateurs peuvent être utilisés notamment ? La Measure of Sampling Adequacy ? MSA ou Kaiser- Meyer-Olkin KMO teste si les corrélations partielles entre les variables ne sont pas trop faibles ? Des valeurs de KMO comprises entre et représentent des solutions factorielles tout juste acceptables Il est préférable que le KMO dépasse le seuil de ? utile Le test de Sphéricité de Bartlett est assez peu Pr BOULAHOUAL Adil CC- Le critère du pourcentage de variance Il s'agit d'une approche par laquelle nous observons les pourcentages cumulés de la variance extraite par les facteurs successifs L'objectif est de s'assurer que l'ensemble des facteurs retenus explique une quantité signi ?cative de variance en dépassant un certain seuil ?xé au préalable ? Il est souvent conseillé d'imposer un pourcentage de variance expliquée égal à mais ce seuil doit être adapté aux objectifs poursuivis Ce critère qui a pour objectif d'éviter une forte déformation de l'information peut parfois être celui à privilégier Hair et al Pr BOULAHOUAL Adil CD- L ? extraction des facteurs Il n'existe pas de