Baumerder, A.

Bonnefous, S.

Cazes, P.

Pages, J. P.

Numérisation de Documents Anciens Mathématiques

Statistique et analyse des donnéesP. CAZESS. BONNEFOUSA. BAUMERDERJ. P. PAGESDescription cohérente des variables qualitatives prisesglobalement et de leursmodalitésStatistique et analyse des données, tome 1, no 2 (1976), p. 48-62.<http://www.numdam.org/item?id=SAD_1976__1_2_48_0>© Association pour la statistique et ses utilisations, 1976, 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/ANALYSE FACTORIELLE 4 8 SAD 2-3 1976 DESCRIPTION COHERENTE des VAKIA3LES QUAUTTATIVES FRISES GLOBALEMEt^T et de LEURS MODALITES par P. OAZES/^S. BONNEFOUS, A. BAUMERDER et J.P. PAGES(2) Une arialyse en apposantes principales effectuée sur l1 ensemble des opérateurs associés à k variables qualitatives fournit une description claire des liaisons (au sens du chi-deux) entre ces variables. Exploitant une idée d' Yves ESC3UFIER, on montre ocraient on peut utiliser les résultats obtenus dans cette première analyse pour décrire au mieux simultanément les modalités des différentes variables et les individus considérés. (1) Laboratoire de Statistique (PARIS VI) (2) Laboratoire de Statistiques et d'Etudes Economiques et Sociales-Departéfnent de protection -(ŒA) SAD 2-3 1976 49 1. NOTATIONS . Au tableau "individus x caractères" X sont associéesles métriques M et N qui permettent respectivement de mesurer les proximités entre les n colonnes (individus) et entre les p lignes (caractères) du tableau; la métrique N n'est autre en général que la métrique des poids Dp (dis-tance en moyenne quadratique). Au triplet ( X, M, Dp ) correspond alors le schéma de dualité ( 1 ) : RP = E<->F =Rn avec V = X*Dp*X* W » X'b M * X Si X est centré la forme quadratique associée V n'est autre que la forme quadratique d'inertie qui traduit la dispersion du nuage des individus dans E autour de son centre de gravité. L'opérateur W«Dp est l'opérateur qu' Y. ESCXXJFIER ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) a associé au triplet (X, M, Dp) ; cet opérateur paît être considéré ootme un vecteur du sous espace G des endonorphismes Dp-symétriqueâdéfinis sur F. L'espace G a été muni par Y. ESCXXJFIER du produit scalaire P défini matriciellement à partir de la trace (tr) de la façon suivante : °1 ^ G ^2 € G P <U,, U9) •» t r (0, U0 ) V u2 I u2 2. Si les valeurs propres de l'opérateur U sont notées y\ i on a alors m. lu ||2 = P ( U,U ) = £A; . omwmjBs ASSOCIES â des vmmm çmi^mmm . La àmm&e d'une variable qualitative x, dont I désigne lfensemble des p modalités, est équivalente à la donnée du sous espace de F engendre par les variables indicatrices associées à ces modalités ( 1 ). Oe sous - espace SAD 2-3 197* 50 contient la droite des constantes A . engendrée par le vecteur j dont toutes les coordonnées sont égales à 1 . A x correspond alors le schéma de dualité : X est ici le tableau logique (pxn) des indicatrices (rangées en lignes) des modalités de x ; les poids associés aux n individus ont tous été pris égaux à 1 ; la forme quadratique V induite par Dp admet pour matrice la matrice diagonale D ^ dont les éléments diagonaux ne sont autres que les probabilités p^ de prendre les différentes modalités de x (ces proba-bilités définissent sur (I, ^P(I) ) la loi de probabilité notée pj ) ; restreinte au simplexe des lois de probabilité sur ( I, 5\l) ), la métrique M = DV (équivalente à celle de Mahalanobis dans le cas du quantitatif), in-duite par D R sur E, n'est autre que la métrique du chi-deux de centre pj . La donnée de la variable qualitative x est équivalente à la donnée de l'opérateur A = WoDp associé au triplet ( X, Dj/pj, Dp ); A n'est autre que le D -projecteur correspondant au sous espace engendré par les variables indicatrices. Se plaçant orthogcrialement à la droite des constantes A j 9 on préférera associer à x, plutôt que A, le Dp-projecteur B= A- A^. où ^. désigne le Dp-projecteur sur la droite A j ( 5 ). Remarque : B est canne A de la forme " Ho Dp"; matriciellement : B = ( X' MX - j j; ) Dp Le produit scalaire au sens de P entre les opérateurs Bj « A, - A * Bo * ïule è et ( à =»2 = Aj - A^. , associés respectivement aux variables qualitatives x p modalités ) et y ( à q modalités ) n'est autre alors que le "phi-deux" de ,6 P (B, , B2} * 2L« 02 / . . SAD 2-3 1976 51 On a de plus : !|Blll 2 = P <BX , Bx) = p - 1; j)B2 |J 2 - P (B2, B2) = q - 1 Pour s'affranchir en partie des degrés de liberté on travaillera sur les opérateurs normes ; le produit scalaire entre ces opérateurs normes n'est autiçe alors que le cosinus de l'angle entre les opérateurs : Cos (B B. ) = „ 0 = T2 V(p-D (q-U où T est l'indice qu'avait introduit Tschuprcw ( 5 ) ( 6 ) . 3. DESCRIPTION GLOBALE d'un ENSEMBLE de k VARIABLES QUALITATIVES Aux k variables qualitatives x± à p^ modalités sont associés les opérateurs normes A^ - A A , B. = _ £i 1 v^r Assimilant ces opérateurs à des "caractères" on décrit au mieux les angles entre ces opérateurs en effectuant une analyse en composantes principales. Le schéma de dualité considéré est alors le suivant : El = &< Q % ( F,F ) K E ** T P >£( F,F ) = R* U' . U de dimension (k x n2) est le tableau des opérateurs normes rangés en lignes . l'application P de X (F,F) dans son dual symbolise ici le produit sca-laire défini précédemment sur G ; en toute rigueur ce produit scalaire aurait dû être représenté par un isarorphisne du sous espace des opérateurs D -symétriques G (dans ce sous espace les coordonnées de l'opérateur sont les n ( n + 1 ) éléments sub^-diâgonaux de la matrice 2 associée) dans sons dual (?*, iscmorphiatKî qui n'est autre que la restric-tion de P à G* . on a noté T la matrice des produits scalaires entre les opérateurs normes (matrice des "T2" de Tschupiow) ; cette matrice, qui est associée à une ap-plication de E^* dans son dual, est analogue S une matrice de corré-lation . /. SAD 2-3 1976 52 Les composantes principales forment un système P orthogonal dans G ; on représentera, corme on le fait pour les caractères en analyse en composantes principales, les opérateurs initiaux dans ce système . La matrice des produits scalaires entre les opérateurs "caractères" (en lignes) et les composantes principales normées (en colonnes) est la matrice R= VD^np où V est la matrice des vecteurs propres normes de T rangés en colonnes et Dwj- la matrice diagonale dont les éléments diagonaux sont les racines carrées des valeurs propres de T (elles sont rangées par valeurs décroissantes). ( 1 ) Dans le plan des deux premières composantes principales, par exemple, on ju-gera des colinéarités et des orthogonalités entre les k opérateurs. 4. VERS une DESCRIPTION COHERENTE des VARIABLES QUALITATIVES et de LEURS MODALITES » 4.1 Interprétation de la première oartposante principale obtenue dans l'analyse globale de k variables qualitatives . A la première composante principale,vecteur de <^L (F,F), correspond l'opérateur : K - n *c BI c ou o(^est la ième coordonnée du premier facteur principal et ; B- - Ai " A ù j La pranière composante principale, renormée à 1, n'est autre que l'opérateur Dp-symétrique rendant maximum la quantité ( 5 ) : Jc = 2 _ Cos2 ( c, B±) On peut dire qu'au sens de l'indice CT l'opérateur C est le plus repré-sentatif des k opérateurs normes B. ; c'est donc l'opérateur Dp-symetrique qui représente au mieux l'ensemble des variables qualitatives considérées au sens du critère Jc . D'après le théorème de Frobénius ( 7 ) le prmier facteur principal, qui est vecteur propre de la matrice T dont tous les coefficients sont positifs ou nuls, peut être choisi de coordonnées toutes positives. A. SAD 2-3 1976 53 Les projecteurs B. s'écrivant (cf ^paragraphe 2) l'opérateur C vérifie : 'C = W o D k avec : <r~*x x La forme quadratique W , ocmbinaison linéaire à coefficients positifs des formes quadratiques semi-définies positives W^, est semi définie positive; les valeurs propres de l'opérateur C sont donc toutes positives ou nulles* 4.2 Pratique usuelle dans la description des modalités de k variables qualitatives . On sait que lorsque l'on veut décrire la liaison entre deux variables qualitatives, effectuer l'analyse factorielle des correspondances du tableau de contingence revient à effectuer l'analyse factorielle des correspondances du tableau des indicatrices associées aux deux variables considérées, ce der-nier tableau étant considéré carme s'il était un tableau de contingence. Cette remarque est en partie à l'origine de la pratique actuelle consistant • dfcrto les rcodalités de * variais **litatives « * « * uneanalyse factorielle des correspondances sur le tableau des r^lJ^i indicatrices associées aux k variables (tableau dis jonctif cotplet^ont les ensembles de mcda-litôs sont notés I± , I2 •••ïk; considéré corme s'il était un tableau de contingence. Les composantes principales obtenues dans cette analyse, fournissant les coordonnées des individus dans le système des axes principaux ne sont autres que les vecteurs propres, normes à la racine carrée des valeurs propres cor-respondantes, de l'opérateur ; Ces vecteurs et valeurs propres coïncident avec les vecteurs et valeurs propres de l'opérateur % f\c après avoir éliminé le vecteur propre trivial j de valeur propre k . Effectuer l'analyse factorielle des correspondances du tableau des indi-catrices X revient à effectuer l'analyse en composantes principales du triplet ( X, M, Dp ), le schéma de dualité suivant étant considéré : SAD 2-3 1976 54 la matrice associée â l'as de BUKT " : V = X* Dp» X' est " le tableau I? ï. "\ V où »]{' est le 8S,4 la métrique V-7 ilités définies sur I. x I., M adcst pour œatrics % M « o V remarque: dans l'analyse en ccmposantes principales précédente le tableau des î ndicatrices X n'est pas centré. 4.3 Pratique nouvelle optimale Au sens du critère Jc l'opérateur C = wf°p = /et* B. est l'opérateur Dp-symétrique, n'admettant que des valeurs propres positives ou nulles, le plus représentatif des k variables considérées . Aussi est-il cohérent, ayant décrit dans un prenier temps les variables qualitatives prises globalement en diagonalisant la matrice des carrés des coefficients de Tschuprow, de décrire l'ensemble des usodalités des variables qualitatives consi-dérées en diagonalisant l'opérateur / **V- A. plutôt queo l'opérateur Y A. U1 Procéder ainsi revient en particulier à effectuer l'analyse en composantes principales du triplet (X,M,D ) , la matrice associée à la métrique M choisie dans l'espace des individus E, à 2JD. dimensions ayant ici pour expression : f v^r; 7fr„ o H « "*\ •À è=-ï>-Cette aaalyse est ê%iâ&®l€zs&& à l'analyse dm earfceBpawÊWsaes effectuée SAD 2-3 1976 A. avec ^ al Xl K\\l «<i Pi 55 - 1 ranarque Si k = 2 et p, = p2 on rrouve o^, = a( l'analyse précédante revient alors à l'analyse factorielle des correspondances classique . 5. EXEMPLE . Ces données proviennent d'une enquête au cours de laquelle 44 personnes ont été interrogées sur des questions d'actualité. Treize variables dichotcmiqu^ (codées 0 et 1) ont été retenues : Code question Avortement Nucléaire Médecins Grandes Ecoles Dieu Milices Larzac Force de frappe Justice Pop-Music Peine de mort Mitterand Héritages nv Libellé E t e s -vous pour l a l i b é r a l i s a t i o n de 1 ' a v o r t e -ment ? 2 Etes-vous favorable aux centrales électriques nucléai-res? 3 Faites-vous confiance aux médecins ? 4 Etes-vous pour la suppression des grandes écoles ? 5 Croye2-vous en Dieu ? 6 Doit-on autoriser les municipalités à constituer des milices ? 7 Faut-il soutenir le mouvement pour le Larzac ? 8 Eteô-vous pour la force de frappe ? 9 Faites-vous confiance à la justice ? 10 Aiinez-vous la pop-inusic ? 11 Etes-vous pour la peine de mort ? 12 Pensez-vous que François Mitterand ferait un meilleur Prési<&»fc qn» Valéry Gicard d'Estaing ? 13 Eaut-il limiter le patrimoine obtemi par héritage ? A. SAD 2-3 1976 56 5-1 Méthode usuelle Les données étant dichotomiques,effectuer une analyse en composantes princi-pales sur le tableau des réponses affirmatives avec la métrique D 1/$-* est équivalent à effectuer l'analyse factorielle dés correspondances air ce dernier tableau dédoublé . L'analyse en composantes principales a l'avantage de fournir avec le "cercle des corrélations" une description des chi-dasc (figure 1). 14 % composante 2 composante 1 32 % écoles Figure 1 la figure 2 fournit le plan principal obtenu par l'analyse factorielle des correspondances du tableau «iâtoublé . La question dans la fome ou elle est posée au niveau du questionnaire affairait en écriture droite et sa négation logique en écriture italique . SAD 2-3 1976 57 •8 i $ 3 II C 4) o •s •a 6 i) 1 •8 s» l e 3» -S U -¾ U 0» «a* e u 1 CM •H -2« if I u o s 1 i SAD 2-3 1976 58 5.2 Pratique nouvelle. Les variables étant toutes dichotoniques les T^ de Tchuprow qui ne sont autres que les phi-deux de Yule coïncident avec les carrés des coefficients de corrélation : 1 1.000 2 .002 1.000 3 .011 .105 1.000 4 .033 .136 .110 1.000 5 .040 .050 :012 .024 1.000 6 .103 .002 .011 .006 .005 1.000 7 .027 .148 .058 .223 .095 .008 1.000 8 -.139 .140 .000 .058 .077 .249 9 .011 .129 .023 .081 .098 .027 10 .015 .000 .011 .003 .008 .000 11 .073 .268 .005 .163 .191 .021 12 .051 .105 .054 .135 .250 .124 13 .035 .062 .045 .119 .141 .035 .119 1.000 .212 .085 1.000 .024 .005 .583 .156 .244 .244 .075 .152 .152 1.000 .051 .013 1.000 .001 .292 1.000 .008 .110 .201 1.000 .067 .009 Matrice des Tr de Tschuprow Voici les plus grandes valeurs propres obtenues par la diagonalisation de la matrice T (elles sont rangées par valeurs décroissantes). valeur propre >< = 2,34 > i - 1,31 >S = 1,14 pourcentage d'inertie 18% 10% 9% po urcentage d'inertie \ cumulée 18% 28% 37% Toutes les coordonnées du premier facteur principal sont positives,ce sont : ,0,112, 0.278, 0.096, 0.260,0.248,0.123, 0.446, 0.294, 0.198, 0.042P-471, 0,395, 0.22S . /.. SAD 2-3 1976 59 Le cercle des corrélations (figure 3) obtenu dans l'analyse en composantes principales des opérateurs donne une description des liaisons au sens du chi-deux entre les différentes variables considérées qui doit être canparée à celle fournie par la figure 1. Tiunosante *-milices force de frappe avortement composante 1 peine de mort es écoles, Figure 3 Pour décrire au mieux les modalités des différentes variables on effectue une analyse factorielle des correspondances sur le tableau Z = Ici: (&•> Ï <<2 ?2 - 1 i l X i \v% - i J Pj_. = 2 pour tout i « 1, 2, k v.- «*=+• le tableau des indicatrices, à 2 lignes et 44 colonnes foie i. SAD 2-3 1976 60 Les résultats obtenus sont les suivants : valeurs propres VALEUR PROPRE K = 0,437 \ = 0,117 A3 = 0,079 PŒJRCENTAGE dfINERTIE 44% 12% 8% POLTCENTAGE d'INERTIE î CUMULEE ' 44% 56% 64% On consultera à la figure 4 le plan principal ; la description des modalités qu'il fournit doit être emparée à celle donnée par la figure 2 • 5.3 Conclusion . La part d'inertie expliquée par le plan principal est de 55% quand on décrit de façon optimale les modalités des différentes variables ; elle n'est que de 46% quand on effectue l'analyse factorielle des correspondances sur le tableau des indicatrices . On pouvait s'y attendre; en effet la pratique proposée conduit à favoriser très largement les variables bien liées ; si une variable possède un chi-deux nul avec lfensmble des autres variables,elle n'est pas prise en cartpte dans l'analyse optimale ce qui parait logique ; rapprocher les modalités de cette variable des modalités des autres variables ne présenterait aucun intérêt . Pair l'exenple qui a été donné, l'analyse factorielle des correspond dances a fourni des résultats au niveau de la description des modalités des différentes variables qui sont très similaires à ceux obtenus dans l'analyse optimale . 11 serait intéressant de conparer la méthode proposée aux analyses optimales développées par Y0UNG,DE LEEUW,B0UR0CHE et SàPORTA (8,9,10) . SAD 2-3 1976 61 3 o *<5 7 ; a a DM §5 I «5 % S U % 33 fi S 071 si S * « 3 i a S. i s .¾ o SAD 2-3 1976 BIBLIOGRAPHIE ( 1 ) F. CAILLIEZ et J.P. PAGES Introduction à l'analyse de données. S.M.A.S.H.- 1976 ( 2 ) Y. ESCOUFIER Echantillonnage dans une population de variables aléatoires réelles . Thèse de Doctorat d'Etat - Université de Montpellier- 1970 ( 3 ) J.M. BRAUN Etude des séries chronologiques multiples par l'analyse des données Rapport Œ A R 4561 - 1974 ( 4 ) J.P. PAGES A propos des opérateurs d'Escoufier . Séminaires IRIA sur la classification automatique et la perception sur ordinateur - 1974 ( 5 ) J.P. PAGES, Y. 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