L'objectif de l'analyse des correspondances multiples (ACM) est de résumer un tableau de données où les individus sont décrits par des variables qualitatives. Cela permet d'étudier des ressemblances entre inidvidus du point de vue de l'ensemble des variables et de dégager des profils d'individus.
Si certaines variables du tableau sont quantitatives, on peut les intégrer en les découpant en classes.
Pour effectuer une ACM on utilise la fonction MCA du package FactoMineR.
Quelques uses cases:
L'ACM est une méthode très générale qui s'applique à tout tableau dans lequel un ensemble d'individus est décrit par des variables qualitatives. Elle n'est donc pas inféodée à un champ disciplinaire particulier. Toutefois elle est très utilisée dans le traitement des enquêtes d'opinion, les questionnaires étant souvent composés de questions à choix multiples.
Une mention particulière doit être faite à la sociologie.
L'ACM est très utilisée par les sociologues s'inspirant de Pierre Bourdieu pour étudier un « champ » spécifique. Par exemple, le sociologue Frédéric Lebaron emploie une ACM pour analyser le champ des économistes français et Hjellbrekke et ses coauteurs appliquent la même méthode pour analyser le champ des élites norvégiennes.
De même, Julien Duval utilise une ACM pour analyser le champ du cinéma français. Autre exemple : Christian Baudelot et Michel Gollac utilisent une analyse des correspondances multiples pour étudier le rapport des Français à leur travail
La combinaison ACM et «clustering» a des applications très intéressantes dans le domaine de la recherche marketing (segmentation, sondage,…).
On trouve de plus en plus d’applications de l’ACM dans des domaines aussi variés que la sociologie, la psychologie, l’éducation, la médecine et, bien sûr, la recherche marketing (segmentation) et caractérisation de clientèle.
L'exemple classique est la caractérisation de la clientèle d'un organisme de crédit: mettre en évidence différents profils de comportements bancaires etc.
Références: https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_des_correspondances_multiples
Si certaines variables du tableau sont quantitatives, on peut les intégrer en les découpant en classes.
Pour effectuer une ACM on utilise la fonction MCA du package FactoMineR.
Quelques uses cases:
L'ACM est une méthode très générale qui s'applique à tout tableau dans lequel un ensemble d'individus est décrit par des variables qualitatives. Elle n'est donc pas inféodée à un champ disciplinaire particulier. Toutefois elle est très utilisée dans le traitement des enquêtes d'opinion, les questionnaires étant souvent composés de questions à choix multiples.
Une mention particulière doit être faite à la sociologie.
L'ACM est très utilisée par les sociologues s'inspirant de Pierre Bourdieu pour étudier un « champ » spécifique. Par exemple, le sociologue Frédéric Lebaron emploie une ACM pour analyser le champ des économistes français et Hjellbrekke et ses coauteurs appliquent la même méthode pour analyser le champ des élites norvégiennes.
De même, Julien Duval utilise une ACM pour analyser le champ du cinéma français. Autre exemple : Christian Baudelot et Michel Gollac utilisent une analyse des correspondances multiples pour étudier le rapport des Français à leur travail
La combinaison ACM et «clustering» a des applications très intéressantes dans le domaine de la recherche marketing (segmentation, sondage,…).
On trouve de plus en plus d’applications de l’ACM dans des domaines aussi variés que la sociologie, la psychologie, l’éducation, la médecine et, bien sûr, la recherche marketing (segmentation) et caractérisation de clientèle.
L'exemple classique est la caractérisation de la clientèle d'un organisme de crédit: mettre en évidence différents profils de comportements bancaires etc.
Références: https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_des_correspondances_multiples
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