Dimensionnalité et analyse factorielle Flashcards
Explique la notion d’uni dimensionnalité
Interprétation se fait que si on a suffisamment d’éléments qui vont dans sens d’unidimensionnalité ( qqch partagé par les items)
Plusieurs items s’organisent autour du même attribut
Dans un score composite ( unidimensionnalité), quels sont les 2 étapes?
On fait analyses factorielles et on regarde :
- le nb d’attribut => on regarde juste ceux qui expliquent suffisamment de variance dans diff interind ( but = trouver diff interind)
- Ensuite on regarde à quoi correspond chacun de ses facteurs et on identifie le processus le + important et on considère que c’est celui qui explique les diff
1 score composite = 1 dimension
Quelles sont les 2 types d’analyses dans la dimensionnalite ?
- Variable formative => analyse en composantes principales ( ACP)
- Variable reflective => Analyse en axes principaux ( = vrai analyses factorielles)
Attention: le test qu’on prend amène à des résultats different !
Dimensionnalite d’un gâteau :
Quelles sont les 2 étapes à faire ?
Dans un gâteau, faut :
- identifier le nb d’ingrédients = nb de facteurs pour expliquer diff interind
- identifier importance des ingrédients = importance des facteurs ( coefficients)
Ex: si on a + de choco alors gâteau au choco
Dans un test, il y a une partie d’erreur et spécifique ?
Spécifique : chaque épreuve implique un processus psycho qui se retrouve pas dans autre épreuve
Qeske la bidimensionnalité?
Il y a 2 paquets d’Items :
Item 1-2 —-> anxiété état
Item 3-4 —> anxiété trait
Et on retrouve l’attribut psycho générale : anxiété général
( derrière à partir des 5 facteurs : E À C O N)
Quel est le point de départ de la dimensionnalite ?
Les corrélations, car lecture causale ( ex: si 2 choses corrèlent alors ont qqch en commun)
Dans le WISC, il y a trop de corrélations : que faire ?
On réduit avec ACP, factorielle -> donc on réduit à 5 paquets :
- compréhension verbale
- visuospatiale
- fluide
- memoire de travail
- vitesse
Qeske la saturation?
Est ce = a corrélation ?
Association entre V manifeste et latente ( entre perf et comp)
Non ! , car calcul association entre 2 scores mais on interprète comme corrélations
Pour les corrélations, on a des seuils mais pour les analyses factorielles, qesk’on a ?
> . ou = a .30/ .40 : acceptable
> ou = .70/ .80 : fort
Quelle est la 1e chose à faire dans des matrices de corrélations?
Identifier la corrélation la + importante
Dans le WISC 5, la 1e composante a des corrélations élèves dans chaque items pourquoi?
Car partagent tous qqch = facteur g de Spearman
Qesk’on fait avec chaque saturation ?
On élève au ^ 2
Ou se trouve la valeur propre ?
SS Loadings: somme de saturations —> montre importance d’ingrédients
Qeske la proportion var dans un tableau ?
Le % de variance expliqué par un attribut ( ex: F1)
Qeske le cumulative var dans un tableau ?
Somme de composantes => à chaque fois je rajoute composante ( donc par ex: .53-> 53% expliqué par PC1 et PC2 ) donc les 5 premiers du WISC 5 expliquent bcp
Comment savoir combien de composantes à garder ? (3)
- Critère de Kaiser : v propre >_ 1
- Scree plot
- Parallel analysis
Qeske le critère de Kaiser ?
On utilise souvent ça mais mauvaise idée !!
On garde v propre >_1
Qeske le Scree Plot ? ( Raymond Cattel)
On fait un graphique et on dessine une droite qui passe le mieux par les points
Et ceux qui dépassent => on les garde !
Qeske le parallel analysis ?
Suggère que le nb de facteurs = 4 à garder si logique réflective ( AF)
Et le nb de composantes = 2 à garder si logique formative ( ACP)
Quel est le meilleur critère pour savoir cb de composantes garder ?
Le parallel analysis
Analyse parallel nous dit de garder 2 composantes donc on passe de 15 -> 2
On regarde comment pourrait s’organiser les diff composantes
Qeske la communauté ?
La variance expliqué par Facteur 1 et Facteur 2 ensemble
Donc on aura 2 paquets : un paquet d’épreuve expliqué par F1 et un paquet d’épreuve expliqué par F2 ( donc pour chaque personne j’aurai 2 scores un pour F1 et un pour F2 )
Qeske le u^2 ?
Uniqueness -> ce qui est spécifique à l’épreuve , pas partagé avec d’autres facteurs
Ex: similitude explique 35% à lui même
A quoi sert la rotation des facteurs ?
Faciliter la compréhension psycho-> qesk’il y a comme attribut psycho?
Lecture sur système d’axes : 1e axe: première dimension et 2e axe : soit à 90• ou - )
