Analyse factorielle

Question 1

Pour quelle raison l’analyse factorielle est utilisée ?

Answer 1

Identifier des facteurs qui expliquent la variabilité entre les mesures

Question 2

Comment peut être vue l’analyse factorielle ?

Answer 2

Technique de réduction des données

Question 3

Idéalement, de quoi devrait être composé les facteurs ?

Answer 3

De variables quantitatives avec une large étendu de scores, distribuées de façon symétrique (mais pas nécessairement une distribution normale) et avec un seul mode.

Question 4

Par quoi est contrôlé les résultats de l’analyse factorielle ?

Answer 4

Nos choix de mesures (ou d’items) et nos choix de participants

Question 5

Quel est le minimum de mesures ou d’items à choisir pour représenter chaque construit ou dimension ou facteur ?

Answer 5

4

Question 6

V/F

On peut seulement considérer la variabilité des items

Answer 6

FAUX,

Il faut aussi considérer la variabilité des répondants

Question 7

Quelles sont les deux utilisations de l’analyse factorielle ?

Answer 7

• Définir ou explorer les dimensions inhérentes à une mesure déjà existante
• Déterminer quels sont les items qui doivent être exclus et ceux qui doivent être inclus de la mesure

Question 8

Pour déterminer quels sont les items à exclure ou à inclure dans une mesure, quelles sont les tests à effectuer ?

Answer 8

Analyse factorielle, analyse d’items, indice Alpha de cronbach

Question 9

Quelles sont les 2 étapes de l’analyse factorielle ?

Answer 9

• Extraction des facteurs

- Rotation des facteurs

Question 10

Quel est l’objectif de l’étape de l’extraction des facteurs ?

Answer 10

Prendre une décision initiale à propos du nombre de facteurs inhérent au groupe de mesures (items) disponibles.

Question 11

Quel sont les objectifs de l’étape de la rotation des facteurs ?

Answer 11

• Manipuler les résultats pour que les facteurs deviennent interprétables
• Prendre une décision finale à propos du nombre de facteurs inhérents

Question 12

Quelle analyse est fréquemment utilisée pour prendre la décision du nombre de facteur à retenir ?

Answer 12

Analyse de composante principale

Question 13

V / F
Le premier facteur qui apparaît dans une analyse de composante principale est celui qui a la plus grande quantité de variabilité avec entre les variables mesurées.

Answer 13

VRAI

Question 14

Comment est appelé la variabilité d’un facteur ?

Answer 14

Valeur propre ou eigenvalue

Question 15

Pour l’extraction des facteurs, quels sont les deux critères statistiques utilisés pour déterminer le nombre de facteurs ?

Answer 15

• Magnitude absolue des valeurs propres des facteurs (doit être plus grande que 1)
• Magnitude relative des valeurs propres (Scree plot)

Question 16

À quelle méthode est associée les rotations corrélés et non corrélés ?

Answer 16

Non corrélés : méthode Varimax

Corrélés : méthode Oblimin

Question 17

De quelle façon un facteur est interprété ?

Answer 17

En examinant les plus grandes saturations des variables mesurées liées au facteur dans la matrice factorielle

Question 18

Quels sont les préalables pour l’analyse factorielle ?

Answer 18

• Déterminant de la matrice de corrélation

- Mesure Kaiser - Meyer - Olkin de l’adéqation de l’échantillon

Question 19

Qu’est-ce qui est important de retenir du déterminant de la matrice de corrélation

Answer 19

• Doit être différent de 0
• Lorsque différent de 0, cela signifie qu’il n’y a pas de redondance de l’info
• Exclure de l’analyse les variables qui possède une très forte corrélation avec d’autres variables (r > 0,85)

Question 20

Qu’est-ce qui est important de retenir de la mesure KMO ?

Answer 20

• Doit être plus grand que 0,7
• Lorsque plus grand que 0,7, cela signifie qu’on peut interpréter que l’ensemble des corrélations partielles obtenues se prête bien à l’analyse factorielle
• Représente la corrélation partielle entre deux variables, en contrôlant l’effet des autres variables observées

Question 21

Que présente la matrice des facteurs ?

Answer 21

Les charges/saturations factorielles