Sur ce thème
Etape 1 : Déterminer le nombre de facteurs
- % var
- Utilisez le pourcentage de variance (% var) pour déterminer la proportion de la variance expliquée par les facteurs. Conservez les facteurs expliquant un niveau de variance acceptable. Le niveau acceptable dépend de votre étude. Si vous souhaitez simplement les utiliser à des fins descriptives, vous pouvez vous contenter de n'expliquer que 80 % de la variance. En revanche, si vous souhaitez réaliser d'autres analyses sur les données, il peut être nécessaire que vos facteurs expliquent au moins 90 % de la variance.
- Variance (Valeurs propres)
- Si vous utilisez les composantes principales pour extraire les facteurs, la variance est égale à la valeur propre. Vous pouvez utiliser la valeur propre pour déterminer le nombre de facteurs. Conservez les facteurs ayant les plus grandes valeurs propres. Par exemple, avec le critère de Kaiser, vous utilisez uniquement les facteurs dont les valeurs propres sont supérieures à 1.
- Diagramme en cône
- Le diagramme en cône organise les valeurs propres par ordre décroissant. Idéalement, la courbe doit d'abord décrire une pente forte, puis s'incurver avant de poursuivre en ligne droite. Utilisez les composantes correspondant à la partie abrupte de la courbe, c'est-à-dire avant le point marquant le début de la portion en ligne droite.
Saturations de facteurs et communalités sans rotations
| Variable | Facteur1 | Facteur2 | Facteur3 | Facteur4 | Facteur5 | Facteur6 | Facteur7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Formation | 0,726 | 0,336 | -0,326 | 0,104 | -0,354 | -0,099 | 0,233 |
| Présentation | 0,719 | -0,271 | -0,163 | -0,400 | -0,148 | -0,362 | -0,195 |
| Communication | 0,712 | -0,446 | 0,255 | 0,229 | -0,319 | 0,119 | 0,032 |
| Adéqu. entreprise | 0,802 | -0,060 | 0,048 | 0,428 | 0,306 | -0,137 | -0,067 |
| Expérience | 0,644 | 0,605 | -0,182 | -0,037 | -0,092 | 0,317 | -0,209 |
| Adéqu. poste | 0,813 | 0,078 | -0,029 | 0,365 | 0,368 | -0,067 | -0,025 |
| Lettre | 0,625 | 0,327 | 0,654 | -0,134 | 0,031 | 0,025 | 0,017 |
| Sympathie | 0,739 | -0,295 | -0,117 | -0,346 | 0,249 | 0,140 | 0,353 |
| Organisation | 0,706 | -0,540 | 0,140 | 0,247 | -0,217 | 0,136 | -0,080 |
| Potentiel | 0,814 | 0,290 | -0,326 | 0,167 | -0,068 | -0,073 | 0,048 |
| CV | 0,709 | 0,298 | 0,465 | -0,343 | -0,022 | -0,107 | 0,024 |
| Assurance | 0,719 | -0,262 | -0,294 | -0,409 | 0,175 | 0,179 | -0,159 |
| Variance | 6,3876 | 1,4885 | 1,1045 | 1,0516 | 0,6325 | 0,3670 | 0,3016 |
| % variance | 0,532 | 0,124 | 0,092 | 0,088 | 0,053 | 0,031 | 0,025 |
| Variable | Facteur8 | Facteur9 | Facteur10 | Facteur11 | Facteur12 | Communalité |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Formation | 0,147 | 0,097 | -0,142 | -0,026 | -0,031 | 1,000 |
| Présentation | -0,151 | 0,082 | 0,016 | 0,020 | -0,038 | 1,000 |
| Communication | 0,088 | 0,023 | 0,204 | 0,012 | -0,100 | 1,000 |
| Adéqu. entreprise | 0,105 | -0,019 | -0,067 | 0,188 | -0,021 | 1,000 |
| Expérience | -0,102 | 0,121 | 0,039 | 0,077 | 0,009 | 1,000 |
| Adéqu. poste | -0,032 | 0,146 | 0,066 | -0,176 | 0,008 | 1,000 |
| Lettre | -0,113 | -0,079 | -0,130 | -0,043 | -0,127 | 1,000 |
| Sympathie | -0,142 | 0,051 | 0,022 | 0,064 | 0,012 | 1,000 |
| Organisation | -0,105 | -0,020 | -0,162 | -0,032 | 0,136 | 1,000 |
| Potentiel | -0,112 | -0,290 | 0,100 | -0,023 | 0,028 | 1,000 |
| CV | 0,170 | 0,008 | 0,090 | 0,010 | 0,156 | 1,000 |
| Assurance | 0,230 | -0,098 | -0,061 | -0,065 | -0,047 | 1,000 |
| Variance | 0,2129 | 0,1557 | 0,1379 | 0,0851 | 0,0750 | 12,0000 |
| % variance | 0,018 | 0,013 | 0,011 | 0,007 | 0,006 | 1,000 |
Résultats principaux : %var, variance (valeur propre), diagramme en cône
Ces résultats présentent les contributions de tous les facteurs, sans rotation, avec la méthode d'extraction par les composantes principales. Les quatre premiers facteurs ont des variances (valeurs propres) supérieures à 1. Les valeurs propres varient moins nettement lorsque plus de 6 facteurs sont utilisés. Par conséquent, entre 4 et 6 facteurs semblent expliquer la majeure partie de la variabilité des données. Le pourcentage de variabilité expliqué par le facteur 1 est de 53,2 % (0,532). Le pourcentage de variabilité expliqué par le facteur 4 est de 8,8 % (0,088). Le diagramme en cône indique que les quatre premiers facteurs expliquent la majeure partie de la variabilité totale des données. Les facteurs restants ne rendent compte que d'une très petite partie de la variabilité et importent peu.
Etape 2 : Interpréter les facteurs
Après avoir déterminé le nombre de facteurs (étape 1), vous pouvez répéter l'analyse à l'aide de la méthode du maximum de vraisemblance. Examinez ensuite le schéma des contributions pour déterminer le facteur qui a le plus d'influence sur chaque variable. Les contributions proches de -1 ou 1 indiquent que le facteur influence fortement la variable. Les contributions proches de 0 indiquent que le facteur influence faiblement la variable. Certaines variables peuvent avoir des contributions plus importantes sur plusieurs facteurs.
Sans rotation, les contributions des facteurs sont souvent difficiles à interpréter. La rotation factorielle simplifie la structure des contributions et permet ainsi d'interpréter plus facilement les contributions factorielles. Cependant, une méthode de rotation peut ne pas fonctionner au mieux dans tous les cas. Vous pouvez essayer différentes rotations et utiliser celle qui génère les résultats les plus faciles à interpréter. Vous pouvez également classer les contributions après rotation afin d'évaluer plus clairement les contributions au sein d'un facteur.
Saturations de facteurs et communalités avec rotations
| Variable | Facteur1 | Facteur2 | Facteur3 | Facteur4 | Communalité |
|---|---|---|---|---|---|
| Formation | 0,481 | 0,510 | 0,086 | 0,188 | 0,534 |
| Présentation | 0,140 | 0,730 | 0,319 | 0,175 | 0,685 |
| Communication | 0,203 | 0,280 | 0,802 | 0,181 | 0,795 |
| Adéqu. entreprise | 0,778 | 0,165 | 0,445 | 0,189 | 0,866 |
| Expérience | 0,472 | 0,395 | -0,112 | 0,401 | 0,553 |
| Adéqu. poste | 0,844 | 0,209 | 0,305 | 0,215 | 0,895 |
| Lettre | 0,219 | 0,052 | 0,217 | 0,947 | 0,994 |
| Sympathie | 0,261 | 0,615 | 0,321 | 0,208 | 0,593 |
| Organisation | 0,217 | 0,285 | 0,889 | 0,086 | 0,926 |
| Potentiel | 0,645 | 0,492 | 0,121 | 0,202 | 0,714 |
| CV | 0,214 | 0,365 | 0,113 | 0,789 | 0,814 |
| Assurance | 0,239 | 0,743 | 0,249 | 0,092 | 0,679 |
| Variance | 2,5153 | 2,4880 | 2,0863 | 1,9594 | 9,0491 |
| % variance | 0,210 | 0,207 | 0,174 | 0,163 | 0,754 |
Résultats principaux : contributions, communalité et diagramme des contributions
- Adéqu. entreprise (0,778), Adéqu. poste (0,844) et Potentiel (0,645) présentent de fortes contributions positives pour le facteur 1. Ce facteur décrit donc l'adéquation de l'employé et son potentiel de croissance dans l'entreprise.
- Présentation (0,73), Sympathie (0,615) et Assurance (0,743) présentent de fortes contributions positives pour le facteur 2. Ce dernier décrit donc les qualités personnelles de l'employé.
- Communication (0,802) et Organisation (0,889) présentent de fortes contributions positives pour le facteur 3. Ce dernier décrit donc les compétences professionnelles.
- Lettre (0,947) et CV (0,789) présentent de fortes contributions positives pour le facteur 4. Ce dernier décrit donc les aptitudes rédactionnelles.
Ensemble, les quatre facteurs expliquent 75,4 % (0,754) de la variation des données.
Le diagramme des contributions présente visuellement les résultats des contributions pour les deux premiers facteurs.
Etape 3 : Rechercher les problèmes dans les données
Si les deux premiers facteurs rendent compte de la majeure partie de la variance dans les données, vous pouvez utiliser le diagramme des scores pour évaluer la structure des données et détecter les groupes, les valeurs aberrantes et les tendances. La présence de regroupements de points sur le diagramme peut indiquer que les données présentent deux lois de distributions distinctes ou plus. Si les données suivent une loi normale et qu'il n'existe aucune valeur aberrante, les points sont distribués de manière aléatoire autour de zéro.
Résultat principal : diagramme des scores
Sur ce diagramme des scores, les données semblent normales et il ne semble y avoir aucune valeur aberrante. Vous pouvez cependant examiner la valeur qui apparaît en bas à droite du diagramme et qui est éloignée des autres.
Conseil
Pour afficher le score calculé de chaque observation, maintenez le pointeur sur un point du graphique. Pour créer des diagrammes des scores pour d'autres facteurs, stockez les scores et utilisez .
