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Analyse factorielle avec IBM SPSS

Description générale

Ce cours d’une journée présente l’analyse factorielle, un ensemble de procédures statistiques visant la réduction du nombre de variables et l’identification de dimensions sous-jacentes afin d’améliorer la connaissance du phénomène étudié. Des exemples concrets seront présentés avec le logiciel IBM SPSS et des séances d’exercices pratiques permettront aux participants d’appliquer ces techniques sur des données. Au terme de cette formation, les participants seront en mesure d’utiliser l’analyse factorielle dans le cadre de leurs propres travaux.

Prérequis

Avoir suivi un cours de statistique de niveau universitaire et connaître les méthodes d’analyse de données : statistiques descriptives, khi-carré, test-t et ANOVA. Afin de profiter des séances d’exercices, il est fortement recommandé de maîtriser le logiciel IBM SPSS, idéalement d’avoir suivi le cours Introduction à l’utilisation de la syntaxe IBM SPSS.

Plan de cours

Introduction

  • Mise en contexte
  • Concept de l’analyse factorielle
  • Mise en situation
  • Corrélation

Avant l’analyse

  • Définir le modèle de l’analyse factorielle
  • Analyse en composante principale versus analyse factorielle
  • Étapes de l’analyse factorielle
  • Choix des variables
  • Conditions (prérequis) de l’analyse factorielle

L’analyse

  • Méthodes d’extraction des facteurs
  • Choix du nombre de facteurs
  • Méthodes de rotation des facteurs
  • Interprétation des facteurs

Scores factoriels

  • Méthodes disponibles dans IBM SPSS :
    • Méthode de régression
    • Méthode de Bartlett
    • Méthode Anderson-Rubin
  • Calculer la somme des variables liées à un facteur

Validation du modèle

  • Examiner les résidus des corrélations
  • Examiner les communalités
  • Échantillon de développement et de validation
  • Alpha de Cronbach

Suite à l’analyse

  • Rédaction des résultats
  • Autre méthode : L’analyse des correspondances
  • Références

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