Analyse factorielle et analyse en composantes principales

Manuel de recherche en technologie éducative
Module: Analyse exploratoire et réduction de données
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⚐ brouillon	☸ débutant
⚒ 2015/09/01

Analyse factorielle et analyse en composantes principales

L’analyse factorielle et l’analyse en composantes principales transforment une matrice des corrélations de variables pouvant être potentiellement corrélées en un nombre plus petit de facteurs, que l’on appelle les composantes principales. Comme l’analyse typologique, l’analyse factorielle réduit les dimensions. Les composantes identifient les variables sous-jacentes (latentes). L’analyse factorielle peut également identifier quelles variables «vont ensemble».

La première composante décrit le plus possible la variabilité des données, et chaque composante qui suit explique le plus de variabilité restante possible.

Voici un exemple avec les données du programme PISA 2006 réalisé avec de jeunes Suisses, dont nous avons déjà parlé dans le chapitre sur les statistiques descriptives. La composante du questionnaire sur la familiarité avec les TIC comprenait plus de 30 questions. Parmi elles, 16 questions visaient à déterminer l’aptitude des jeunes à réaliser certaines tâches TIC. Voici la question 5 et quelques sous-questions qui en découlent:

Q5 Quelle est votre aptitude à réaliser chacune de ces tâches sur un ordinateur?

1. Bavarder en ligne

2. Utiliser des logiciels pour déceler des virus et s’en débarrasser

3. Editer des photos numériques ou d’autres images graphiques

4. Créer une base de données (e.g. à l’aide de Microsoft Access)

5. Copier des données sur un cd (e.g. graver un cd de musique)

6. Déplacer des fichiers d’un endroit à l’autre sur l’ordinateur

7. Chercher des informations sur internet

8. Télécharger des fichiers ou des programmes depuis internet

9. Joindre un fichier à un e-mail

10. Utiliser un logiciel de traitement de texte (e.g. pour rédiger une dissertation pour l’école)

11. Utiliser un tableur pour réaliser un graphique

12. Créer une présentation (e.g. à l’aide de Microsoft PowerPoint)

13. Télécharger de la musique depuis internet

14. Créer une présentation multimédia (avec son, images, vidéos)

15. Ecrire et envoyer des e-mails

16. Créer une page web

Les différentes réponses possibles étaient les suivantes:

1. Je peux aisément faire cela par moi-même
2. Je peux faire cela avec l’aide de quelqu’un
3. Je sais ce que cela signifie mais suis incapable de le faire
4. Je ne comprends pas ce que cela signifie

La matrice des corrélations (qui n’est pas présentée ici) de ces 16 fois 15 relations montre que la plupart de ces variables sont corrélées. A l’aide d’une analyse des composantes principales, nous avons extrait quatre facteurs, ce qui explique environ 62% de la variance totale, comme le montre le tableau suivant:

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Variance totale expliquée (aptitudes au TIC – PISA 2006)

Variance totale expliquée
Composante	Sommes des rotations des saturations au carré
	Total	% de variance	% cumulatifs
1	2.777	17.357	17.357
2	2.634	16.462	33.820<a name="_Toc227903123"/>
3	2.311	14.444	48.263
4	2.223	13.896	62.159
Méthode d’extraction: analyse des composantes principales.

Le tableau suivant montre les corrélations entre chaque variable et les quatre facteurs extraits

Matrice des composantes avec compétences subjectives aux TIC (PISA 2006)

Rotation de la matrice des composantes
	Composante
	1	2	3	4
IC05Q01 Aptitude - Bavarder IC5a	.269	.075	.727	.231
IC05Q02 Aptitude - Virus IC5b	.653	.331	.173	.063
IC05Q03 Aptitude – Editer des photos IC5c	.566	.357	.159	.287
IC05Q04 Aptitude – Base de données IC5d	.441	.599	-.095	.027
IC05Q05 Aptitude – Copier des données sur CD IC5e	.714	.134	.194	.297
IC05Q06 Aptitude – Déplacer fichiers IC5f	.463	.113	.163	.644
IC05Q07 Aptitude – Rechercher des information sur internet IC5g	.162	.015	.390	.664
IC05Q08 Aptitude – Télécharge des fichiers IC5h	.584	.130	.359	.304
IC05Q09 Aptitude – Joindre des fichiers à un e-mail IC5i	.326	.249	.523	.381
IC05Q10 Aptitude – Traitement de texte IC5j	.118	.252	.187	.734
IC05Q11 Aptitude - Tableur IC5k	.056	.712	.029	.350
IC05Q12 Aptitude - Présentation IC5l	.067	.730	.117	.279
IC05Q13 Aptitude - Télécharger musique IC5m	.579	.129	.535	.036
IC05Q14 Aptitude - Multimédia IC5n	.352	.652	.258	-.009
IC05Q15 Aptitude - E-mails IC5o	.098	.161	.753	.379
IC05Q16 Aptitude – Page web IC5p	.274	.592	.360	-.131
<a name="_Toc227903124"/><a name="_Ref227251855"/>Méthode d’extraction: analyse des composantes principales.  Méthode de rotation: Varimax avec normalisation Kaiser.

En regardant cette matrice des composantes et les graphiques de composantes des figures 8 et 9, nous pouvons mettre des noms sur ces variables sous-jacentes nouvellement trouvées.

1. La composante 1 peut être nommée: compétences subjectives en téléchargement
2. La composante 2 peut être nommée: compétences subjectives dans l’utilisation des outils de production
3. La composante 3 peut être nommée: compétences subjectives dans l’utilisation d’internet

Pour pratiquer:

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1. En observant le tableau 14 et les graphiques de composantes des figures 8 et 9, pouvez-vous expliquer pourquoi nous avons choisi de nommer ainsi ces composantes?
2. Etes-vous d’accord avec ces noms et pourquoi?
3. Pouvez-vous proposer un nom pour la composante 4?

Fichier:Media/image14.png

Figure 91: Graphique des composantes pour les facteurs 1 et 2

Figure 92: Graphique des composantes pour les facteurs 1 et 3