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Question 1

La rotation Promax vise quoi?

Answer 1

à atteindre une structure simple, où chaque variable est fortement chargée sur un seul facteur et faiblement ou quasi-nullement chargée sur les autres.

Question 2

Quel est l’avantage lié à l’usage d’une structure simple avec la rotation promax?

Answer 2

Elle facilite l’interprétation des résultats car chaque variable est clairement associée à un seul facteur, permettant de définir des thèmes/dimensions pour chaque facteur

Question 3

Quand est-ce qu’une cargaison croisée se produit?

Answer 3

Lorsqu’une variable présente des chargements significatifs sur plus d’un facteur.

Question 4

Vrai ou faux? On veut maximiser la présence de cargaisons croisées dans les pattern matrix?

Answer 4

Faux, on veut les limiter, elles compliquent l’interprétation des facteurs.

Question 5

Que faut-il faire après avoir identifié quelles variables sont fortement chargées sur chaque facteur?

Answer 5

Il faut donner un sens à chaque facteur, le nommer.

Question 6

Sur quoi doit on se concentrer pour interpréter correctement une Pattern Matrix?

Answer 6

1. Les cargaisons factorielles principales (supérieures à 0,3, idéalement au-dessus de 0,5).
2. La structure simple des facteurs.
3. Les cargaisons croisées et leur gestion.
4. La signification et interprétation de chaque facteur.

Question 7

Qu’indique une cargaison proche de 0 dans une analyse de Pattern Matrix?

Answer 7

Qu’une variable n’a pas d’association significative avec le facteur en question

Question 8

Vrai ou faux? l’analyse factorielle exploratoire doit être considérée comme une conclusion définitive.

Answer 8

Faux, c’est un point de départ sur lequel on se base.

Question 9

L’indice KMO et le test de Bartlett sont des mesures essentielles pour évaluer quoi?

Answer 9

L’adéquation d’une matrice de corrélation à une analyse factorielle

Question 10

Que mesure l’indice de KMO?

Answer 10

la proportion de la variance d’une variable qui pourrait être partagée avec d’autres variables par opposition à la variance spécifique de cette variable. Permet de déterminer si les données sont adaptées pour une analyse factorielle

Question 11

Qu’indique un KMO inférieur à 0,6?

Answer 11

une valeur inacceptable, les données ne sont pas adaptées pour une analyse factorielle

Question 12

Que représente une valeur de KMO de 0,75?

Answer 12

moyen

Question 13

Dans quels barèmes retrouve-t-on une bonne valeur KMO?

Answer 13

entre 0,8 et 0,9

Question 14

Qu’est-ce que le test de Bartlett permet de tester?

Answer 14

l’hypothèse nulle selon laquelle la matrice de corrélation est une matrice identité, ce qui signifie qu’il n’y aurait pas de corrélation significative entre les variables. Si cette hypothèse est rejetée, cela indique que les données sont appropriées pour une analyse factorielle

Question 15

Si le test de Bartlett est significatif, qu’est-ce que cela indique?

Answer 15

cela signifie qu’il existe des corrélations significatives entre les variables, ce qui justifie l’utilisation de l’analyse factorielle.

Question 16

Que mesure le déterminant de la matrice de corrélation dans l’analyse factorielle?

Answer 16

l’interdépendance globale entre les variables pour pouvoir extraire des facteurs les reliant

Question 17

Vrai ou faux? Si le déterminant de la matrice de corrélation est proche de 1, cela signifie qu’il existe une forte corrélation entre certaines variables

Answer 17

Faux, c’est s’il est proche de 0

Question 18

Pour quelle raison est-ce que le déterminant de la matrice de corrélation est important?

Answer 18

Parce que c’est un test préliminaire qui permet de vérifier si une structure factorielle est présente dans les données

Question 19

En recherche, un cumul de combien de % de variance expliquée est considéré comme satisfaisant?

Answer 19

60 à 80%

Question 20

À quoi sert le tracé d’effondrement?

Answer 20

Il sert à déterminer le nombre optimal de facteurs à retenir dans le modèle

Question 21

Qu’est-ce que le point d’inflexion dans le tracé d’effondrement?

Answer 21

L’aplatissement de la courbe (horizontal) indiquant que les facteurs additionnels expliquent de moins en moins de variance

Question 22

Quelle est la limite du tracé d’effondrement?

Answer 22

Peut être subjectif, surtout en trait au point d’inflexion qui n’est pas évident à déterminer

Question 23

À quelles questions l’analyse Multitrait-Multiméthode permet de répondre?

Answer 23

1. Validité convergente : Les mesures du même trait, mais obtenues par des méthodes différentes, sont-elles corrélées entre elles ? Une forte corrélation entre les mesures du même trait (indépendamment de la méthode) indique une validité convergente.
2. Validité discriminante : Les mesures de traits différents, obtenues par la même méthode ou par des méthodes différentes, sont-elles relativement indépendantes les unes des autres ? Une faible corrélation entre des mesures de traits différents suggère une validité discriminante.

Question 24

Quelle structure suit une analyse MTMM?

Answer 24

On mesure plusieurs traits à l’aide de différentes méthodes.

Question 25

Quels sont les coefficients retrouvés dans la matrice MTMM?

Answer 25

Celui de validité convergente, de validité discriminante et de corrélation méthode-méthode

Question 26

Qu’exprime le coefficient de validité convergente?

Answer 26

Des corrélations entre les mêmes traits mesurés par des méthodes différentes, les coefficients doivent être élevés pour indiquer une bonne validité convergente.

Question 27

Qu’exprime le coefficient de validité discriminante?

Answer 27

On parle de corrélations entre des traits différentes mesurés par la même méthode ou des méthodes différentes. Les coefficients faibles vont indiquer une bonne validité discriminante

Question 28

Qu’expriment les coefficients de corrélation méthode-méthode?

Answer 28

Ils reflètent l’influence de la méthode sur les corrélations entre mesures, ce qui peut montrer si une méthode donnée tend à affecter systématiquement les scores.

Question 29

Que souhaite-t-on dans l’interprétation de la matrice MTMM?

Answer 29

Des corrélations élevées pour la validité convergente, entre les mêmes traits mesurés par différentes méthodes.
Des corrélations faibles pour la validité discriminante, qui vont démontrer que les mesures ne se confondent pas entre elles.

Question 30

Quels sont les avantages de l’analyse MTMM?

Answer 30

Permet de vérifier en même temps la validité convergente et discriminante.

Aide à identifier les effets de la méthode, regarder si certaines méthodes introduisent des biais

Question 31

Quels sont les limites de la MTMM?

Answer 31

Elle nécessite de nombreuses données, car chaque trait doit être mesuré par plusieurs méthodes.

L’interprétation peut être complexe, surtout avec de grandes matrices.