Ces deux analyses sont similaires car elles sont toutes deux utilisées pour simplifier la structure d'un ensemble de variables. Toutefois, des différences importantes sont à noter :
- Dans Minitab, lorsque vous utilisez l'analyse en composantes principales, vous pouvez uniquement entrer des données brutes. Dans une analyse factorielle, en revanche, vous pouvez entrer des données brutes, une matrice de corrélation ou de covariance, ou les contributions d'une analyse précédente.
- Dans l'analyse en composantes principales, les composantes sont calculées comme des combinaisons linéaires des variables d'origine. Dans l'analyse factorielle, les variables d'origine sont définies en tant que combinaisons linéaires des facteurs.
- L'objectif de l'analyse en composantes principales est de représenter autant que possible la variance totale dans les variables. L'objectif de l'analyse factorielle est de représenter les covariances et corrélations entre les variables.
- L'analyse en composantes principales permet de réduire les données en un nombre inférieur de composantes. L'analyse factorielle permet de comprendre les constructions sous-jacentes aux données.
Les deux analyses sont souvent effectuées sur les mêmes données. Par exemple, vous pouvez effectuer une analyse des composantes principales pour déterminer le nombre de facteurs à extraire dans une étude analytique factorielle.
