En analyse multivariée, la réduction de la dimension dans un petit nombre de facteurs est l'étape la plus importante pour capturer la variabilité parmi un grand nombre de variables. Dans JMP , nous disposons de la plateforme PC (Main Components) permettant de réduire les dimensions des variables continues. Cependant, lorsque nous avons variables catégorielles , nous ne pouvons pas utiliser la plate-forme PC pour réduire les dimensions. La nouvelle plate-forme d'analyse de correspondances multiples (MCA) dans JMP 12 prend plusieurs variables catégorielles en tant que variables d'entrée et cherche à identifier des associations entre les niveaux de ces variables.
L'analyse des correspondances multiples est fréquemment utilisée en sciences sociales; il est particulièrement populaire en France et au Japon. Il peut être utilisé dans l’analyse d’enquêtes pour identifier la concordance des questions. Il est également utilisé dans les études de consommation pour identifier les marchés potentiels des produits. Les études de micropuces en génétique utilisent également le MCA pour identifier les relations potentielles entre les gènes.
Exemple d'analyse de correspondance multiple
Les exemples de données Car Poll.jmp dans JMP contiennent des données collectées à partir de sondages de voiture. Les données incluent des aspects relatifs aux individus interrogés, tels que le sexe, l'état matrimonial et l'âge. Les données incluent également des aspects de la voiture que possèdent les répondants, tels que le pays d'origine, la taille et le type. Nous voudrons peut-être explorer les relations entre le sexe, l’état matrimonial, le pays et la taille de la voiture pour identifier les préférences du consommateur.
Un élément clé de l'analyse de la correspondance est la carte multidimensionnelle produite dans le cadre du résultat. le carte de correspondance vous permet de visualiser les relations entre les catégories spatialement sur des axes dimensionnels. En d'autres termes, vous pouvez voir quelles catégories sont proches des autres catégories sur des dimensions dérivées de manière empirique.
La carte d'analyse de correspondance à partir des données Car Poll montre le nuage de catégories des quatre variables projetées sur les deux axes principaux. À partir de ce nuage, vous pouvez voir que les Américains sont fortement associés à la grande taille de la voiture, tandis que les Japonais sont fortement associés à la petite taille de la voiture. En outre, les hommes et les personnes célibataires sont fortement associés au type de petite voiture, tandis que les femmes et les personnes mariées sont associées à une voiture de taille moyenne. Ces informations pourraient être utilisées dans les études de marché pour identifier les publics cibles des publicités.
Une fois que JMP 12 sera disponible plus tard ce mois-ci, j'espère que vous pourrez explorer la nouvelle plate-forme MCA avec vos propres variables catégorielles. Dans l'attente de votre retour.
