Description
Ce cours vise à comprendre et appliquer les méthodes fondamentales de l'analyse des données : analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances, analyse des correspondances multiples, classification ascendante hiérarchique.
Une extension vers l'analyse factorielle multiple permettra d'aborder le traitement de données plus complexes (nouveauté par rapport à la première édition).
Conçu en vue des applications, ce cours donne une large place aux exemples et à la mise en œuvre logicielle (logiciel FactoMineR de R).
La présentation des méthodes recourt le moins possible au formalisme mathématique en privilégiant l'approche géométrique.
L'objectif est de rendre les participants autonomes dans la mise en œuvre et l'interprétation d'analyses exploratoires multidimensionnelles.
Cette formation conçue par François Husson et Magalie Houée-Bigot de l'Université Agrocampus Ouest est à présent disponibe sur BrainyUP, sans modifications, conformément à la licence CC BY-NC-ND définie par les auteurs.
Lien vers l'oeuvre originale : https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:agrocampusouest+40001+session07/about
Auteurs de l'oeuvre originale :
- François Husson
- Magalie Houée-Bigot
Cible
- Tous ceux confrontés à l'analyse statistique de données
- Professionnels en enquêtes d'opinion, marketing, biologie, écologie, géographie
- Étudiants en méthématiques
Prérequis
Ce cours est destiné aux étudiants et professionnels ayant un niveau master et/ou un background dans une discipline scientifique.
Des connaissances de base en statistique sont nécessaires : coefficient de corrélation, test du Chi2, analyse de variance à un facteur.
Enfin, une initiation au langage R est suffisante pour la mise en œuvre concrète des méthodes.
