Multiple Correspondence Analysis

Vue d’ensemble

Multiple Correspondence Analysis est une monographie qui expose les fondements géométriques de l’ACM, son application à l’analyse de questionnaires et son insertion dans le cadre de l’Analyse Géométrique des Données (AGD). Le livre développe également l’analyse des données structurées et une initiation à l’analyse inductive des données (tests de typicalité, tests d’homogénéité, ellipses de confiance).

Auteurs et éditeur

Brigitte Le Roux, Henry Rouanet — Sage Publications, Thousand Oaks (CA), 2010.
Series: Quantitative Applications in the Social Sciences, n° 163.
Page de l’éditeur

Table des matières

	Chapitre	Page
	About the Authors	vii
	Series Editor’s Introduction	viii
	Acknowledgements	x
1	Introduction	1
	1.1 L’ACM comme méthode géométrique	1
	1.2 Repères historiques	2
	1.3 Bourdieu et l’analyse statistique des données	4
	1.4 L’exemple du goût	5
	1.5 Points méthodologiques	10
	1.6 Organisation de la monographie	12
2	La géométrie d’un nuage de points	14
	2.1 Notions géométriques de base	14
	2.2 Nuage de points	16
	2.3 Sous-nuages et partitions d’un nuage	20
	2.4 Contributions	22
	2.5 Axes principaux d’un nuage	24
	2.6 Du plan au nuage multidimensionnel	30
	2.7 Formules de calcul pour un nuage pondéré dans un plan	32
3	La méthode ACM	34
	3.1 Principes de l’ACM	34
	3.2 ACM de l’exemple du goût	46
	3.3 Deux variantes de l’ACM	61
4	Analyse des données structurées	68
	4.1 Des variables supplémentaires aux facteurs structurants	68
	4.2 Des données expérimentales aux données d’observation	69
	4.3 Ellipses de concentration	69
	4.4 Exemple du goût : étude du genre et de l’âge	71
5	Analyse inductive des données	81
	5.1 Tests de typicalité	82
	5.2 Tests d’homogénéité	85
	5.3 Ellipses de confiance	89
6	Études de cas	91
	6.1 Le champ des éditeurs en France	91
	6.2 Le champ norvégien du pouvoir	97
	Appendice	103
	Références	110
	Index	113

Données et logiciels

Les données associées à la monographie sont disponibles sur la page dédiée.

Voir aussi

Pour le catalogue complet des livres, voir la page Livres. Les comptes rendus du livre Geometric Data Analysis (Kluwer, 2004) sont répertoriés séparément.