analyse en composantes principales
- Domaine
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- statistiqueanalyse factorielle
Définition :
Analyse factorielle sans facteurs spécifiques, où les facteurs communs sont des vecteurs propres de la matrice des covariances ou des corrélations.
Notes :
On l'utilise principalement pour rendre autant que possible compte des différences parmi un ensemble d'individus ayant fait l'objet d'un ensemble de mesures, en utilisant un nombre limité de modalités. Par exemple, dans une recherche longitudinale, Lohnes (cité par Cooley) a réduit 60 mesures d'aptitudes intercorrélées à 11 composantes indépendantes. Et, bien que ces 11 composantes n'expliquassent pas plus de deux tiers de la variance des 60 mesures, il est apparu que leur valeur prédictive était pratiquement aussi bonne que celle des 60 mesures.
Comparant l'analyse en composantes principales à l'analyse factorielle classique, Cooley écrit : « L'analyse en composantes principales vise à expliquer la plus grande partie de la variance totale par le plus petit nombre de facteurs possibles, tandis que l'analyse factorielle est plus centrée sur « l'explication » des corrélations entre les mesures, en découvrant les sources hypothétiques de la variation commune (facteurs) aux variables corrélées. ».
Terme :
- analyse en composantes principales n. f.
Traductions
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anglais
Auteur : De Landsheere, Gilbert,Terme :
- component analysis
Termes associés :
- principal component analysis
- principal axis solution