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L’analyse factorielle est aussi appelée « technique de réduction de dimension ». Il s’agit de réduire la taille des variables en les intégrant dans des sous-variables. Le terme « facteur » désigne la relation entre la variable sous-jacente et sa signification. Ceci afin de réduire les données et de les rendre faciles à analyser.
Dans cet article, nous verrons un exemple de la façon dont l’analyse factorielle avec PCA (Principal component analysis) fonctionne et comment elle peut alléger la charge de travail lors de l’analyse des données recueillies :
Vous menez une enquête auprès des clients pour déterminer pourquoi ils ne préfèrent pas votre marque aux autres. Une fois que les données commenceront à affluer, il vous sera difficile de dire quelles réponses vont ensemble et sous quels facteurs. Les raisons pour lesquelles ils ne préfèrent pas votre marque aux autres peuvent être :
L’analyse factorielle vous aidera à déterminer les tendances dans chaque réponse et vous dira lesquelles peuvent être regroupées. Chacune des variables peut avoir 3 facteurs de charge.
Chaque composante principale a une valeur élevée pour chaque variable et sa variable de sous-ensemble correspondante. Elle montre le poids pour le sous-ensemble d’une variable. La première composante montre un poids élevé pour les coûts, la deuxième composante pour les variables liées à l’informatique et la troisième composante pour les questions organisationnelles. Si nous continuons à recadrer le travail pour l’analyse factorielle de notre exemple, cela ressemblerait à ceci :
Si nous présentons les informations ci-dessus en grappes, nous pouvons voir des tendances. Les clients donnent une note élevée soit au coût du produit soit aux obstacles organisationnels.
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