Jianfeng Ding , développeur statisticien de recherche senior JMP, SAS
En analyse multivariée, la réduction dimensionnelle à un petit nombre de facteurs est l'étape la plus importante pour saisir la variabilité d'un grand nombre de variables. JMP dispose de la plateforme Composantes Principales (CP) pour la réduction dimensionnelle des variables continues ; cependant, avec des variables catégorielles, la modélisation via cette plateforme est impossible. JMP 12 a ajouté la plateforme Analyse des Correspondances Multiples (ACM), qui prend plusieurs variables catégorielles comme variables d'entrée et cherche à identifier les associations entre les niveaux de ces variables. L'ACM, une technique d'analyse de données populaire en Europe et au Japon, vient compléter notre boîte à outils multivariée déjà robuste. Dans cette présentation, nous utiliserons l'ensemble de données « Le Roux's Taste » combiné à des données d'enquête collectées auprès des employés de notre division JMP pour explorer la préparation des données, l'analyse statistique, la représentation graphique et l'interprétation à l'aide de la plateforme ACM. Nous aborderons également divers sujets liés à l'ACM, tels que le nuage de catégories, le nuage d'individus, les distances, la dimensionnalité, les contributions et les éléments supplémentaires pour étayer l'analyse.
