Observations relatives aux données pour la fonction Analyse des correspondances simples

Pour garantir la validité de vos résultats, examinez les indications suivantes lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

Vous devez disposer de données pour un classement à deux entrées
L'analyse des correspondances simples évalue les relations existant dans un classement à deux entrées. Vous pouvez également utiliser l'analyse dans des tableaux de classement à trois ou quatre entrées si vous réduisez les données dans un tableau à deux entrées lorsque vous effectuez l'analyse. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Combiner des variables pour la fonction Analyse des correspondances simples.
Vous pouvez disposer de données brutes ou de données sous la forme d'un tableau de contingence
Si vous disposez de données de catégorie brutes, votre feuille de travail comporte généralement deux colonnes de classement, chaque ligne représentant une observation. Vous pouvez avoir jusqu'à deux colonnes de classement supplémentaires devant être réduites à l'aide de la sous-boîte de dialogue Combiner. Si vos données se présentent sous forme de tableau de contingence, les colonnes de la feuille de travail doivent contenir les effectifs (en nombres entiers) de vos combinaisons de catégories. Pour obtenir des exemples de chaque type de données, reportez-vous à la rubrique Entrée des données pour la fonction Analyse des correspondances simples. Avant d'utiliser cette analyse, vous devez éliminer de la feuille de travail les lignes comportant des données manquantes.
Vous pouvez utiliser des données supplémentaires
Il se peut que vous disposiez de données supplémentaires se présentant sous le même format que le fichier de données principal utilisé pour l'analyse. Ces données supplémentaires peuvent apporter des informations complémentaires en partant de la même étude, d'autres études ou de profils cible. Vous pouvez utiliser les données supplémentaires pour valider les composantes, le plus souvent avec une valeur historique ou une norme connue. Vous pouvez également étudier les scores des données auxiliaires, comme les valeurs aberrantes que vous supprimez de l'analyse. Les données supplémentaires sont affichées dans les résultats, mais n'ont pas d'incidence sur les composantes.
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