Analyse des données avancée
Profils, barycentres et lecture conjointe
- Présentation du cours
- Reprendre l'analyse des données par l'algèbre
- Le tableau, les poids et la métrique
- L'inertie, formalisée
- Diagonalisation et décomposition en valeurs singulières
- L'ACP en écriture matricielle
- Dualité et relations de transition
- Combien d'axes retenir
- Contributions, cosinus carrés et éléments supplémentaires
- L'AFC et la métrique du khi-deux
- Profils, barycentres et lecture conjointe
- L'analyse des correspondances multiples
- Distances et dissimilarités
- La classification ascendante hiérarchique
- Les k-means et la consolidation
- Décrire et nommer les segments
- L'analyse factorielle discriminante
- Classer un nouveau client
- Le positionnement multidimensionnel
- Étude de cas
- Mise en œuvre sur R et Python
Analyse des données avancée
Chapitre 9 : Profils, barycentres et lecture conjointe
Les relations barycentriques
Les deux formules
F_k(i) = \frac{1}{\sqrt{\lambda_k}} \sum_{j} \frac{f_{ij}}{f_{i\cdot}}\, G_k(j)
G_k(j) = \frac{1}{\sqrt{\lambda_k}} \sum_{i} \frac{f_{ij}}{f_{\cdot j}}\, F_k(i)
Une ligne se place au barycentre des colonnes, pondéré par son profil. L’étudiant vient à 63{,}6\,\% pour le prix : il est tiré vers Prix à hauteur de 63{,}6\,\%.
Une colonne se place au barycentre des lignes, selon le même principe. Chaque nuage est le barycentre de l’autre : c’est parfaitement symétrique, et c’est ce qui n’existait pas en ACP.
Le facteur de dilatation
Le barycentre d’un nuage est toujours à l’intérieur de ce nuage. Sans correction, les lignes seraient donc plus resserrées que les colonnes — et les colonnes plus resserrées que les lignes. C’est contradictoire.
Le facteur 1/\sqrt{\lambda_k}\geq 1 dilate chaque nuage pour que les deux tiennent à la même échelle.
\lambda_1 = 0{,}2267, donc 1/\sqrt{\lambda_1} = 2{,}100.
Barycentre exact de l’étudiant : 0{,}636\times(-0{,}544) + 0{,}091\times 0{,}523 + 0{,}227\times(-0{,}366) + 0{,}045\times 0{,}419 = -0{,}363
Après dilatation : -0{,}363 \times 2{,}100 = \mathbf{-0{,}762} — la coordonnée du tableau.
Le plan factoriel
Les coordonnées
| Ligne | F_1 | F_2 | ctr 1 | ctr 2 | \cos^2 plan |
|---|---|---|---|---|---|
| Étudiant | -0{,}762 | \phantom{-}0{,}308 | 18{,}8 | 6{,}8 | 0{,}95 |
| Employé | -0{,}402 | \phantom{-}0{,}166 | 24{,}0 | 9{,}1 | 1{,}00 |
| Cadre | \phantom{-}0{,}594 | \phantom{-}0{,}263 | 37{,}3 | 16{,}1 | 0{,}93 |
| Indépendant | \phantom{-}0{,}348 | -0{,}285 | 13{,}4 | 19{,}8 | 0{,}76 |
| Retraité | -0{,}384 | -0{,}705 | 6{,}5 | 48{,}3 | 0{,}84 |
Les quatre motifs
| Colonne | F_1 | F_2 | ctr 1 | ctr 2 | \cos^2 plan |
|---|---|---|---|---|---|
| Prix | -0{,}544 | \phantom{-}0{,}258 | 36{,}5 | 18{,}2 | 0{,}94 |
| Choix | \phantom{-}0{,}523 | \phantom{-}0{,}317 | 33{,}0 | 26{,}7 | 0{,}95 |
| Proximité | -0{,}366 | -0{,}341 | 13{,}4 | 25{,}5 | 0{,}79 |
| Service | \phantom{-}0{,}419 | -0{,}372 | 17{,}1 | 29{,}6 | 0{,}85 |
Le plan
La lecture
D’un côté Prix, avec les étudiants et les employés. De l’autre Choix et Service, avec les cadres et les indépendants.
Les quatre contributions dominantes sont Prix (36{,}5\,\%) et Choix (33{,}0\,\%) pour les colonnes, les cadres (37{,}3\,\%) et les employés (24{,}0\,\%) pour les lignes. L’axe oppose ceux qui viennent parce que c’est moins cher à ceux qui viennent parce qu’il y a plus de choix.
Le second axe est fabriqué à 48{,}3\,\% par les retraités, contre Proximité et Service au sud.
Un axe porté à moitié par une seule modalité de 30 individus doit être regardé avec méfiance — c’est le seuil du chapitre 7. Ici il tient : 30 observations sur 300, ce n’est pas marginal, et le contenu s’interprète sans effort. Les retraités ne viennent ni pour le prix ni pour le choix, mais parce que c’est à côté.
Toutes les qualités de représentation dans le plan sont comprises entre 0{,}76 et 1{,}00 : les huit points se commentent sans réserve.
Le plus faible est l’indépendant (0{,}76) : un quart de sa spécificité se trouve sur le troisième axe, qu’on ne dessine pas. Un point à 0{,}30, en revanche, ne se commenterait pas — sa position sur le dessin serait une ombre, non une information.
Les aides à l’interprétation
Les mêmes qu’en ACP, aux poids près
\text{ctr}_k(i) = \frac{f_{i\cdot}\,F_k(i)^2}{\lambda_k} \qquad\qquad \cos^2_k(i) = \frac{F_k(i)^2}{d^2_{\chi^2}(i,\ \text{profil moyen})}
Le poids f_{i\cdot} remplace 1/n : c’est la seule différence.
En ACP, tous les individus pèsent pareil. En AFC, une modalité rare pèse peu.
L’étudiant est le point le plus éloigné de l’origine sur l’axe 1, à -0{,}762 — plus loin que le cadre, à 0{,}594. Il contribue pourtant deux fois moins : 18{,}8 contre 37{,}3\,\%, parce qu’il ne pèse que 7{,}3\,\% de l’effectif.
Le point le plus visible n’est pas le plus déterminant.
Les modalités rares
Une modalité à très faible effectif a un profil instable et une distance au centre énorme : elle s’envole au bord du graphique, écrasant tout le reste vers l’origine.
Trois remèdes, dans l’ordre : la regrouper avec une modalité voisine — l’équivalence distributionnelle garantit que c’est licite si les profils se ressemblent ; la passer en supplémentaire ; ou l’écarter en le disant.
Ce qu’on ne fait pas : commenter un point qui pèse 1\,\% de l’effectif comme s’il structurait le tableau.
Les éléments supplémentaires
Une ligne supplémentaire se projette par la même formule barycentrique, avec son propre profil.
Elle n’entre ni dans le calcul des marges, ni dans celui des axes : sa contribution est nulle par construction.
Une nouvelle vague d’enquête se projette sur les axes de la précédente. Si le point tombe au même endroit, la structure du marché n’a pas bougé ; s’il se déplace, la direction du déplacement dit vers quel motif la clientèle glisse.
C’est ainsi qu’on fait de l’AFC un outil de suivi, et non un cliché isolé.
Ce qu’il faut retenir
Le résumé du chapitre
- Chaque ligne est le barycentre des colonnes pondéré par son profil, et réciproquement.
- Le facteur 1/\sqrt{\lambda_k} dilate les deux nuages pour les mettre à la même échelle ; ici 2{,}100.
- En AFC — et là seulement — la lecture conjointe lignes et colonnes est légitime.
- Proximité signifie sur-représentation par rapport à l’indépendance, non fréquence élevée.
- Contribution et cosinus carré sont ceux de l’ACP, le poids 1/n devenant la marge f_{i\cdot}.
- Sur nos données : l’axe 1 est la contrainte budgétaire, l’axe 2 isole les retraités et la proximité.
L’AFC croise deux variables qualitatives. Un questionnaire en compte quinze. Le chapitre 10 étend la méthode à un nombre quelconque de variables : c’est l’analyse des correspondances multiples.
Ressources du chapitre
- Diapositives
- Polycopié du chapitre
- Exercices corrigés
- Application interactive
- — Vidéo
- QCM (bientôt)