Les Analyses Factorielles Multiples (AFM) : Tuto MATE-SHS

Les Analyses Factorielles Multiples (AFM) par Maelle Amand

Maelle Amand est maître de conférences en linguistique et phonologie anglaise à l’université de Limoges.  Sa recherche porte sur la variation sociolinguistique et la dialectométrie à l’aide d’analyses multivariées. Sa thèse (Amand 2019) propose une analyse sociophonétique de données patrimonialisées du parler de Newcastle en Angleterre à l’aide de l’analyse factorielle multiple (AFM, Escofier & Pagès 1994). Elle propose régulièrement des ateliers R pour les écoles doctorales (Paris 7, Paris 3, Université de Turin).

L’atelier présente l’analyse factorielle multiple ou (AFM, Escofier & Pagès 1994) avec le package R FactoMineR (Josse & Husson 2008). Cette approche a pour but de cibler de grandes tendances variationelles au sein d’un jeu de données comprenant plusieurs groupes de variables (ex : groupe 1 « personnalité », variable 1 : « timidité », var. 2 : « résistance au stress », var. 3 : « sociabilité » …). Les variables peuvent être qualitatives, quantitatives ou les deux. Le nombre de variables par groupe peut varier et l’importance de chaque groupe est pondérée de façon à ce qu’ils aient le même poids. Cette approche est utilisée dans les études de comportement alimentaire (Ares et al. 2010), en écologie (Poulard et Léauté 2008), sensorimétrie (Stanimirova et al. 2011), sociolinguistique (Amand 2019) ou pour analyser les résultats de questionnaires d’enquête de satisfaction (Bécue-Bertaut et al. 2008). L’AFM permet, en outre, de hiérarchiser soit les variables, soit les groupes de variables en fonction de leur influence sur la variation générale. L’AFM met également en valeur les types de corrélation présents entre les variables. Combinée à une classification hiérarchique (Husson 2010), il est possible de construire des groupes d’individus basés sur les schémas variationnels dominants dégagés par l’AFM. Des graphiques accompagnent chaque tableau de diagnostique de l’AFM (grandes tendances, co-occurrence, groupes d’individus et individus médians ou atypiques), ce qui facilite l’interprétation.

L’atelier suit le plan suivant :

  1. Présentation d’analyses multiples variées de type ACP, ACM et AFM.
  • Objectif : savoir choisir l’approche la plus appropriée à son jeu de données ainsi qu’à ses problématiques de recherche.
  1. Analyse de jeux de données avec l’AFM couplée d’une classification hiérarchique.
  • Objectifs : organiser son jeu de données par groupe de variables, procéder à une analyse AFM suivie d’une classification hiérarchique avec FactoMineR, visualiser ses données avec FactoMineR puis avec factoextra et interpréter les résultats.
  • Les jeux de données utilisés seront :  interest et bacc2001, issus du package profileR (Bulut & Desjardins 2018)

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