{"id":170538,"date":"2014-03-10T13:22:45","date_gmt":"2014-03-10T17:22:45","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.totemweb.design\/macommunaute\/evenements\/u12154-conference-la-determination-du-nombre-de-dimensions-en-analyse-factorielle-exploratoire-bien-mieux-que-l-analyse-parallele\/"},"modified":"2014-03-10T13:22:45","modified_gmt":"2014-03-10T17:22:45","slug":"u12154-conference-la-determination-du-nombre-de-dimensions-en-analyse-factorielle-exploratoire-bien-mieux-que-l-analyse-parallele","status":"publish","type":"evenements","link":"https:\/\/dev.totemweb.design\/macommunaute\/evenements\/u12154-conference-la-determination-du-nombre-de-dimensions-en-analyse-factorielle-exploratoire-bien-mieux-que-l-analyse-parallele\/","title":{"rendered":"Conf\u00e9rence: \u00abLa d\u00e9termination du nombre de dimensions en analyse factorielle exploratoire: bien mieux que l\u2019analyse parall\u00e8le\u00bb"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>Andr\u00e9 Achim<\/p>\n<p>Professeur (UQAM)<\/p>\n<p>En analyse factorielle exploratoire, l\u2019analyse parall\u00e8le (AP) (Horn, 1965) a longtemps \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9e \u00e9gale ou sup\u00e9rieure \u00e0 toute autre m\u00e9thode pour d\u00e9terminer le nombre de dimensions communes (exprim\u00e9es par plus d\u2019une variable) d\u2019un ensemble de donn\u00e9es. L\u2019AP compare les valeurs propres de l\u2019ensemble de donn\u00e9es \u00e0 celles produites de fa\u00e7on al\u00e9atoire pour des variables lin\u00e9airement ind\u00e9pendantes les unes des autres. Toutefois, lorsqu\u2019on a constat\u00e9, par exemple, qu\u2019il doit y avoir au moins deux dimensions, il n\u2019est pas optimal de comparer la troisi\u00e8me valeur propre de l\u2019ensemble de donn\u00e9es \u00e0 celles obtenues \u00e0 l\u2019aide de l\u2019AP, qui\u00a0 ne reconnait, pour sa part, aucune dimension commune. Ruscio et Roche (2012), dans une approche appel\u00e9e <em>Comparison Data<\/em> (CD), ont propos\u00e9 l\u2019id\u00e9e de produire des donn\u00e9es parall\u00e8les ayant une structure factorielle sous diverses hypoth\u00e8ses quant au nombre de dimensions communes. Leurs simulations ont montr\u00e9 une nette am\u00e9lioration par rapport \u00e0 l\u2019AP. L\u2019algorithme qu\u2019ils ont utilis\u00e9 d\u00e9termine le nombre requis de dimensions, <em>k<\/em>, lorsque\u00a0 l\u2019erreur quadratique moyenne des simulations obtenue avec <em>k<\/em>+1 facteurs ne diff\u00e8re pratiquement plus de celle obtenue avec <em>k<\/em> facteurs. Une nouvelle proc\u00e9dure, appel\u00e9e <em>Factor Space Dimensionality Assessment Algorithm<\/em> (FSDAA), utilise un crit\u00e8re alternatif de rang de la <em>k<\/em>+1 i\u00e8me composante principale de l\u2019ensemble de donn\u00e9es parmi celles obtenues par simulation reproduisant la structure avec <em>k<\/em> facteurs. La comparaison sur diverses structures factorielles confirme que la strat\u00e9gie CD est sup\u00e9rieure \u00e0 la strat\u00e9gie AP, mais indique que la strat\u00e9gie FSDAA l\u2019est encore davantage. En absence de variable orpheline (ne d\u00e9pendant d\u2019aucun facteur commun), la strat\u00e9gie FSDAA ne sur\u00e9value jamais le nombre de dimensions et sous-\u00e9value celui-ci seulement par manque de puissance statistique. La strat\u00e9gie FSDAA peut m\u00eame permettre d\u2019identifier des dimensions avec des valeurs propres nettement inf\u00e9rieures \u00e0 l\u2019unit\u00e9. Le code n\u00e9cessaire \u00e0 l\u2019application de la strat\u00e9gie FSDAA est disponible sous R, Excel et Matlab.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Andr\u00e9 Achim<\/p>\n<p>Professeur (UQAM)<\/p>\n<p>En analyse factorielle exploratoire, l\u2019analyse parall\u00e8le (AP) (Horn, 1965) a longtemps \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9e \u00e9gale ou sup\u00e9rieure \u00e0 toute autre m\u00e9thode pour d\u00e9terminer le nombre de dimensions communes (exprim\u00e9es par plus d\u2019une variable) d\u2019un ensemble de donn\u00e9es. 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