Analyse factorielle multiple avec R

L’analyse factorielle multiple (AFM ) est la méthode de référence pour
analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d’individus est
décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être
quantitatives et/ou qualitatives. Ce type de tableau multiple se rencontre
dans de nombreux domaines comme les enquêtes (les questionnaires comportent
toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) ou les
sciences expérimentales (dans l’industrie agro-alimentaire, par exemple, on
caractérise les produits à la fois par des données physico-chimiques et des
données issues de dégustations). Ce livre est destiné aux utilisateurs
confrontés à des tableaux multiples. Une large place est accordée aux
applications et à la mise en oeuvre via R. L’objectif est de rendre
l’utilisateur autonome dans l’application de l’AFM sur ses données. Dans cet
esprit, ce livre : – introduit une à une les principales caractéristiques de
la méthode intuitivement à partir d’exemples ; – donne les éléments théoriques
nécessaires pour une compréhension en profondeur avec un recours au
raisonnement géométrique systématique ; – illustre les résultats à partir des
exemples introductifs ; – détaille la marche à suivre pour appliquer l’AFM
avec le package FactoMineR ou via des codes R. Ces codes sont disponibles sur
le site du LMA 2 (Agrocampus). Cet exposé est complété par une présentation
des méthodes classiques, ACP et ACM , elle aussi fondée sur des exemples.
L’ensemble constitue l’état de l’art aujourd’hui en analyse factorielle.
Jérôme Pagès est professeur de statistique à Agrocampus (Rennes) où il dirige
le laboratoire de mathématiques appliquées (LMA2).