Analyse factorielle multiple avec R

L'analyse factorielle multiple (AFM) est la méthode de référence pour analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d'individus est décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être quantitatives et/ou qualitatives. Ce type de tableau multiple se rencontre dans de nombreux domaines comme les enquêtes (les questionnaires comportent toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) ou les sciences expérimentales (dans l'industrie agro-alimentaire, par exemple, on caractérise les produits à la fois par des données physico-chimiques et des données issues de dégustations). Ce livre est destiné aux utilisateurs confrontés à des tableaux multiples. Une large place est accordée aux applications et à la mise en oeuvre via R. L'objectif est de rendre l'utilisateur autonome dans l'application de l'AFM sur ses données. Dans cet esprit, ce livre : - introduit une à une les principales caractéristiques de la méthode intuitivement à partir d'exemples ; - donne les éléments théoriques nécessaires pour une compréhension en profondeur avec un recours au raisonnement géométrique systématique ; - illustre les résultats à partir des exemples introductifs ; - détaille la marche à suivre pour appliquer l'AFM avec le package FactoMineR ou via des codes R. Ces codes sont disponibles sur le site du LMA 2 (Agrocampus). Cet exposé est complété par une présentation des méthodes classiques, ACP et ACM , elle aussi fondée sur des exemples. L'ensemble constitue l'état de l'art aujourd'hui en analyse factorielle. Jérôme Pagès est professeur de statistique à Agrocampus (Rennes) où il dirige le laboratoire de mathématiques appliquées (LMA2).