Escofier, Brigitte

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Statistique et analyse des donnéesBRIGITTE ESCOFIERQuelques indices pour comparer des tableaux de contingenceStatistique et analyse des données, tome 6, no 1 (1981), p. 39-51.<http://www.numdam.org/item?id=SAD_1981__6_1_39_0>© Association pour la statistique et ses utilisations, 1981, tous droits réservés.L’accès aux archives de la revue « Statistique et analyse des données » implique l’accord avecles conditions générales d’utilisation (http://www.numdam.org/legal.php). Toute utilisation commer-ciale ou impression systématique est constitutive d’une infraction pénale. Toute copie ou impres-sion de ce fichier doit contenir la présente mention de copyright.Article numérisé dans le cadre du programmeNumérisation de documents anciens mathématiqueshttp://www.numdam.org/.39. Statistique et Analyse des données 1981 - 1 - pp. 39-51 QUELQUES INDICES POUR COMPARER DES TABLEAUX DE CONTINGENCE Brigitte ESCOFIER Résumé : Nous proposons ici quelques indices de comparaison permettant d'a-voir rapidement une idée générale des ressemblances et des différences entre deux ou plusieurs tableaux de contingence définis sur le même couple de ca-ractère. Un exemple commenté en montre l'utilisation. Abstract:.We propose in this paper* some measures of comparison which enàble to hâve rapidly a gênerai idea about the resemblances and the différences between two or more contingency tables* defined on the same pair of charac-ters. A commented example shows if s application. Mots clés : Tableau de contingences Analyse des correspondances3 Comparai-son de tableaux de données. I - LES TABLEAUX DE CONTINGENCE Rappelons qu'un tableau de contingence se construit en considérant deux caractères qualitatifs, qu'on appellera I et J. Ces deux caractères sont dé-finis sur la même population. Ils ont chacun un ensemble fini de modalités qu'on notera aussi I et J- Les modalités étant repérées par les indices i et j, le tableau de contingence est formé des nombres k. -, qui sont les nombres d'individus de la population ayant à la fois la modalité i de I et la moda-lité j de J. .40. On dispose souvent de plusieurs tableaux de contingence définis par les mêmes caractères I et J. Par exemple une suite de tableaux indexés par le temps, ou des tableaux définis par des populations de type différent. Citons, pour fi-xer les idées, l'exemple traité et commenté dans la suite : deux tableaux répar-tissent l'un, la population féminine, l'autre, la population masculine suivant les deux caractères : niveaux de diplôme obtenu et type d'emploi occupé. Il est naturel alors de vouloir comparer ces tableaux. Nous, proposons ici quelques indices globaux de comparaison permettant d'avoir rapidement une idée générale des ressemblances et des différences entre deux ou plusieurs tableaux. On peut se contenter de ces indices ou bien les utiliser comme aides à l'inter-prétation de traitements plus ponctuels comme celui qui consiste à mettre en éléments supplémentaires lignes et colonnes des tableaux à comparer dans l'ana-lyse d'un tableau moyen. II - COMPARAISON DES TABLEAUX Pour définir ces indices, nous considérons et nous comparons les populations à partir desquelles sont construits les tableaux de contingence. Chacune d'entre elles peut être représentée, dans l'espace vectoriel RTliT> par un nuage de points : ce nuage qui décrit le comportement de la population vis à vis des deux caractères I et J est celui qui est étudié dans l'analyse des correspondances du tableau disjonctif complet croisant IUJ avec la population. On sait (cf. 1 et 7) que cette analyse est équivalente à celle du tableau de contingence. II.a - Les centres de gravité Le comportement moyen d'une population est représentée par le centre de gra-vité de son nuage. Ce point a pour coordonnées dans RlL,j les marges sur I et sur J du tableau de contingence. Pour voir si ces comportements moyens diffèrent, et en quoi ils diffèrent, nous allons comparer les positions de ces centres de gravité en les projetant sur les axes d'inertie du nuage représentant l'ensemble de toutes les popula-tions. A cet ensemble, décrit par le tableau disjonctif complet juxtaposant les tableaux de chaque population, correspond un tableau de contingence qui est la somme de tous les tableaux considérés. Un calcul simple (voir les formules en III) basé sur l'équivalence des analyses du tableau disjonctif complet et du tableau de contingence associé montre qu'il suffit de faire l'analyse de ce dernier, en mettant en éléments supplémentaires les marges de tous les tableaux ,41. de contingence pour obtenir ces projections : le centre de gravité d'une popu-lation est situé au milieu du segment joignant les projections de ses deux mar-ges. Pour compléter ce résultat, qui ne fait qu'indiquer, pour chaque facteur de la population entière la position des centres de gravité de chaque sous popula-tion, nous calculons leur qualité de représentation. Ce qui permet de repérer les facteurs différenciant bien les moyennes des populations. Nous calculons aussi le pourcentage d'inertie d'un facteur apportée par les centres de gravité, ou "inertie inter". Plus ce pourcentage, qui est compris entre 0 et 1 est grand, plus ce facteur est un facteur d'opposition entre les populations. II.b - Les axes d'inertie Nous voulons comparer en plus du comportement moyen, les structures des ta-bleaux. Pour cela, nous proposons de comparer les facteurs des différents ta-bleaux et du tableau somme. Cette comparaison se fera en termes d'angles entre facteurs. Elle pose un problème de métrique car les métriques induites par cha-que tableau sont liées à leurs marges et sont généralement différentes. La solution que nous proposons est de se placer, comme pour les centres de gravité dans l'espace EL. ^,- On sait que, (cf. 1 et 5) , dans cet espace, les axes d'inertie d'un nuage, calculés pour sa métrique propre, ont pour image par cette métrique les facteurs sur iUj du tableau associé. Nous calculerons les cosinus des angles entre les premiers axes d'inertie de chaque sous nuage et ceux du nuage entier, en munissant ŒL-jj de la métrique moyenne associée à la somme de tous les tableaux. Nous représentons graphiquement les projections des vecteurs unitaires des axes d'inertie des sous nuages sur les plans factoriels du nuage entier. Ceci permet de repérer facilement les facteurs des sous popu-lations proches des facteurs de la population entière, et lorsqu'ils sont bien représentés, les facteurs des sous populations proches entre eux. III - LES FORMULES Nous donnons ici les formules permettant de calculer les indices introduits ci-dessus. Notons R le nombre de tableaux à comparer. Notons k*. le terme général du r-ième tableau de contingence, k l'effectif 1J r r r de la population qui le définit, k. et k. ses marges. Notons Xg sa valeur propre d'ordre s et $X et (l* les facteurs associés à X . s -ars & .42, Notons de même, m ais sans l'indice supérieur r, k le terme général de u somme des R tableaux, k. et k. ses marges, k l'effectif total, A , g et & ses valeurs propres et ses facteurs. s s 2f s ^ Notons ^ le facteur d'ordre s sur I U J du tableau disjonctif complet é g a l e n t . La valeur propre associée a ^ vaut y . (]+^)/2 (cf. , et 5). Le facteur * s'obtient en multipliant la fonction obtenue en juxtaposant £ et t^s par AT/TT afin que sa norme soit égale à y . S . Le centre de gravité Gf de la population associée a pour coordonnées sur S ^•i ST k Z L s ifel 2k r ¢,(1) + £ JéJ *?&<'> 2k1 I sur •L'inertie totale de G r qui permet de calculer sa qualité de représentation M& vani- • S vaut Inertie de G = — / r k A kr \ 2 /i* \2 ï 2*7 ki JÉJ U v kj R ur r=l K Le pourcentage d'inertie inter de ^ 6 2 1 s vaut -s<Gr)}' i+/X~ . Le cosinus de l'angle entre l'axe d'inertie d'ordre s du nuage entier et celui d'ordre t de la population définissant le r-ième tableau vaut : cos(h ,h s 4 r As at l 1 6 1 2kr c jea* 8 2kr ^ J J où at qui est la norme de {^\ ,^/) vaut i€I IV - EXEMPLE IV.a - Les données Ces données sont extraites de [7] où elles ill rielle sphêrique appliquée a 1 ustraient l'analyse facto-a comparaison de deux tableaux de contingence. .43. Il s'agit de 2 petits tableaux répartissant la population des élèves sortis du système éducatif et ayant trouvé un emploi suivant les deux caractères I emploi occupé et J niveau du diplôme. L'un concerne la population féminine, l'autre la population masculine. Sans diplôme B.E.P.C. B.E.P. ou CA.P. Bac général Bac Technique DEUG DUT ou BTS Diplôme Supérieur 15068 2701 5709 297 1242 0 322 0 0 337 309 917 0 308 0 4383 1697 2242 1969 1399 357 1943 381 3702 30926 314 1861 0 0 337 8087 17862 2887 1696 0 0 323 596 298 892 1227 298 2362 318 6781 2142 289 672 6495 924 2807 2301 4030 5445 7348 4719 4353 1280 614 982 0 4879 4987 1514 3478 886 1326 0 661 lopulation féminime Sans diplôme B.E.P.C. B.E.P. ou C.A.P. Bac général Bac Technique DEUG DUT ou BTS Diplôme Supérieur 5089 1212 1166 0 0 0 0 0 0 0 0 316 0 0 304 1033 281 0 320 320 283 0 683 0 7470 1859 4017 1752 657 0 235 0 29997 4334 4358 1882 0 0 0 1 ° 1 1 0 0 0 2236 595 911 569 6780 1577 1806 4549 17063 875 4152 Î5731 3401 21616 19915 32452 16137 5865 1256 3332 1286 19849 7325 6484 5111 898 294 635 0 « rti i l î ri*:» .44. IV.b - Les indices obtenus Homme Femme 1 QLT 127 068 •119 068 QLT 260 286 -246 286 QLT -036 006 035 006 F, QLT -334 474 318 474 52Si51i5_^êS_§SÊlÈS_SS£Eê_lÊË_aî£5_^liSËE£iê Homme Femme Hl H, H, H, 4 J l 0.95 - 0 . 0 7 - 0 . 0 8 - 0 . 0 9 0.95 -0 .01 0 .03 - 0 . 0 7 . Hommes - 0 . 1 4 0 .84 - 0 . 3 0 - 0 . 1 0 0 .13 0.95 - 0 . 0 4 -0 .01 + Femmes^ * 3 -0 .03 0.20 0.85 -0 .28 0.05 0.08 0.80 -0 .19 * -0 .21 -0 .36 - 0 . 3 3 - 0 . 6 0 0.21 0.15 0.46 0.54 IV.c - L'interprétation des résultats Le plan des deux premiers facteurs de la somme des deux tableaux (voir fi-gure 1) traduit un seul phénomène : le classement des diplômes du plus élevé au plus faible, associé au classement des catégories d'emplois suivant le même cri-tère. En effet, les points sont répartis sur une parabole, suivant un effet clas-sique appelé "effet Guttmann". LS5_£SSl:ES:5_de_grayité Nous avons projeté les centres de gravité des populations masculines et féminines. L'importance de l'écart de ces centres de gravité par rapport au cen-tre de gravité général est mesuré par les pourcentages d'inertie "inter11 de cha-que facteur. Pour le premier facteur, ce pourcentage est faible, il est de l'or-dre de 1 %, pour le second, il est déjà plus important et vaut 5,5 %. .45, AAcntrua*-^ SvAP£Ri£uft DcUk FEMMES, BflC 0 ^ ~ ce A2=0.22 HoHlHt.S BûPC * . BftC Tut.m*iau£ X1=0.54 Figure 1 - Plan des deux premiers facteurs : Projection des centres de gravité HOMMES et FEMMES au milieu des segments joignant les projections des marges sur les diplômes (notés d) et des marges sur les emplois (notés e). BE.PC 46. • * , A 3 =0.12 BilP Bftû T£CnMGUê uoOiunue*xf^ if>lcue£ C^viXtVùyli. CcxcW s^pirJe^r-SuPcR.Cuft. te*t~W\vcofc-*A ç j r ^ o w ^ a <\o*\ c y ^ a t J t ^ DcUCr OU* A U . \ C t u r Figure 2 - Plan des facteurs 3 et 4{ tf\i«- ri CLt « . fHifvrt qju^n.4 A4=0.04 .47. Le centre de gravité des hommes est situé à droite sur le premier facteur, ce qui signifie, qu'en moyenne, les hommes ont des catégories d'emplois et des diplômes légèrement moins élevés. Sur le second facteur, où les deux popula-tions se différencient plus, les femmes sont situées en-dessous, ce qui indique que les femmes ont plus d'emplois et de diplômes moyens, les hommes étant pro-portionnellement plus nombreux aux deux extrémités des échelles des emplois et des diplômes. Ces centres de gravité sont situés au milieu d'un segment que l'on a figuré sur le graphique. Les extrémités de ce segment s'interprètent dans le cadre de l'analyse des tableaux de fréquence, alors que le milieu s'interprétait dans le cadre de l'analyse du tableau disjonctif complet. Ce sont les projections des profils moyens des populations pour les catégories d'emplois d'une part, pour les types de diplômes d'autre part. La position de ces points permet de préci-ser les conclusions précédentes : les extrémités des segments concernant les catégories d'emplois étant les plus éloignées du centre de gravité, les tendan-ces indiquées ci-dessus sont plus marquées pour les catégories d'emplois que pour les diplômes. Sur le plan des 3ème et 4ëme facteurs, cet écart entre les catégories d'em-plois et les diplômes est encore plus net, surtout le 4ème facteur qui oppose ouvriers et employés. Les hommes occupent en moyenne beaucoup plus d'emplois d'ouvriers et les femmes beaucoup plus d'emplois d'employés ; ceci ne peut être attribué aux diplômes possédés, puisque sur ce facteur les moyennes des hommes et des femmes ne se différencient pas. La qualité de représentation des centres de gravité est faible sur le 1er et le 3ème facteur, et assez importante (voir tableau) sur le 2ëme et surtout le 4ème. Ceci montre que l'opposition moyenne entre les hommes et les femmes est due, d'abord, au fait que les femmes occupent plus d'emplois d'employés tandis que les hommes occupent plutôt les emplois d'ouvriers, (4ème facteur) ; ensuite, au fait que les hommes sont plus nombreux aux deux extrémités de l'échelle des emplois et des diplômes, cette tendance étant plus marquée au ni-veau des emplois que des diplômes (2ème facteur). Remarquons qu'une simple analyse des centres de gravité, proposée par exemple en [2] pour des tableaux de mesure et en [5] pour des tableaux de con-tingence n'aurait pu mettre en évidence ces deux facteurs indépendants. En effet pour deux tableaux, nous n'aurions qu'un facteur. .48. 4 f 2 A2=0.22 ^H„ A =0.04 4 Figure 3 - Projection des vecteurs unitaires des axes d'inertie de la popu-lation masculine (H) et féminine (F) sur les plans principaux dfinertie de la population entière. .49. Nous avons projeté les vecteurs unitaires des axes d'inertie des nuages de chacune des populations sur les axes d'inertie du nuage de la population entière (figure 3). Sur ce graphique, nous avons tracé le cercle unité qui per-met de juger de la qualité de représentation des vecteurs. Seuls les vecteurs assez bien représentés ont été tracés pour rendre la lecture du graphique plus simple. a) Le plan des deux premiers axes d'inertie. Les deux premiers axes des trois nuages sont très proches, les deux pre-miers facteurs sont donc très proches, l'effet Guttmann traduit dans le premier plan est un effet commun dans les tableaux. b) Le plan des axes 3 et 4. L'axe 3 du nuage entier est une moyenne entre les axes 3 du nuage des deux populations ; l'angle entre ces deux derniers est assez grand, les facteurs d'ordre 3 des deux tableaux sont assez différents. L'axe 4 n'est proche d'aucun des axes des deux tableaux. C'est un facteur qui n'apparaît qu'avec la popula-tion entière. V - CONCLUSION. COMPARAISON AVEC D'AUTRES METHODES Il semble que les indices proposés permettent de dégager rapidement les grandes lignes d'une comparaison entre plusieurs tableaux de fréquence. Pour l'étude des tendances moyennes, il paraît déjà clair sur un exemple aussi simple que celui-ci, que l'étude de leur projection sur un tableau moyen est plus riche et plus instructive que l'analyse simple de ces centres de gra-vité proposée en [2] pour des tableaux de contingence. De plus, les projections simultanées des deux marges, permettent d'affiner considérablement l'interpré-tation des positions de ces centres de gravité. Les pourcentages d'inertie "inter11 donnent immédiatement une bonne idée de l'importance de leur écart à la moyenne. Les projections des vecteurs unitaires des axes d'inertie ont permis de repérer les facteurs communs aux deux tableaux. Le choix du tableau somme comme base de représentation est assez logique, car il concerne l'union des populations. De plus, c'est un tableau peu sensible aux aléas. Les formules sont encore valables si l'on pondère différemment cha-que tableau, en particulier si l'on donne un poids nul à un certain nombre .50. d'entre eux qui sont ainsi traités en "tableaux supplémentaires". Il existe d'autres techniques de comparaison de tableaux de contingence qui peuvent éventuellement compléter -ou être complétées- par celle que nous proposons ici car les points de vue sont différents. Citons deux d'entre elles qui mettent l'accent sur les différences entre les tableaux. L'une d'elles est une analyse des différences des profils de deux tableaux. C'est l'analyse factorielle sphérique [cf. 7]. Elle s'applique lorsqu'il n'y a que deux tableaux. L'autre, au contraire, n'a d'intérêt que si les tableaux sont en assez grand nombre. Elle permet, en définissant une dis-tance entre les tableaux, et en les représentant ensuite par des points, de décrire leurs proximités. C'est l'analyse des opérateurs associés aux tableaux [cf. 6]. Remarque : Nous avions proposé comme sous produit d'une technique d'analyse rapide de grands tableaux par division en sous tableaux, des indices de comparaison de sous tableaux [cf. 4] . Ceci en est une application directe. En effet, les tableaux disjonctifs complets associés à chaque population apparaissent comme des sous tableaux de celui qui représente la population entière. Les indices de [4J peuvent donc être calculés ; l'équivalence entre les analyses des ta-bleaux disjonctifs complets et des tableaux de contingence permet de les obte-nir en travaillant seulement sur ces derniers. 51. BIBLIOGRAPHIE [ 1 ] BENZECRI J.P. et collaborateurs "L'analyse des données" - Dunod 1973. [ 2 ] BOUROCHE S.M. "Analyse des données ternaires ; la double analyse en compo-santes principales" - Thèse de 3ème cycle, Paris 6, 1975. [ 3 ] ESCOFIER B. "Stabilité et approximation en analyse factorielle" - Thèse d'Etat, Paris 6, 1979. [ 4 ] FOUCART T. "Sur les suites de tableaux de contingence échelonnés dans le temps" - Statistique et Analyse des Données n° 2, 1978. [ 5 ] LEBART L., MORINEAU A., TABARD N. "Technique de la description statistique" - Dunod 1977. [ 6 ] PAGES J.P., ESCOUFIER Y., CAZES P. "Opérateurs et analyse des tableaux à plus de deux dimen-sions" - Cahiers du BURO, 1976. [ 7 ] VOLLE M., DOMENGES D. "Analyse factorielle sphérique : une exploration" - Annales de l'I.N.S.E.E. n° 35, 1979. 

Quelques indices pour comparer des tableaux de contingence

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