Indicateur informationnel synergique SYNPS pour évaluer la qualité de lanalyse factorielle sans avoir manque dinformationReportar como inadecuado




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1 Institut de Santé Publique 2 Société Roumaine de Statistique

Résumé : Dans les sciences médico-sociales, aussi que dans le management sanitaire, l-analyse multivariée des données a été imposée par des besoins opérationnels. Mais l-analyse des données utilise beaucoup de méthodes d-optimisation qui proposent d-algorithmes très rigoureuses pour établir la partition d-un set n d-objets caractérisés par k variables, qui caractérise une population ou un groupe de référence. L-analyse multidimensionnelle des données MDA peut inclure deux principales méthodes d-analyse: l-analyse cluster AC et l-analyse linéaire des données en composantes principales, canonique et d-analyse des correspondances, simples ou multiples. On se propose une représentation synthétique avec le minimum de manque d-information. Le but de l-analyse factorielle comme technique d-analyse multivariée est de déterminer si la corrélation d-un grand nombre de variables observées peut être expliquée par un petit nombre de facteurs fondamentales et combien de tels facteurs on a besoin. Des méthodes classiques d-optimisation sont adaptées pour suivre le type des données. Les solutions des méthodes mentionnées sont appropriées pour déterminer un nombre minimal de facteurs capables d-expliciter toute la variabilité, par une symétrie parfaite entre les profiles-colonnes et les profiles-lignes analysées, en considérant les contraintes et en envisageant les priorités. Le concept de distance joue un rôle essentiel dans la plupart des modèles d-analyse multivariée, en considérant les différentes directions de dispersion de la variabilité, mais la théorie des valeurs propres prends la plus grande importance dans l-analyse globale. Le principal but de l-analyse factorielle est de réduire la dimension de la représentation duale spatiale des observations, en réduisant le nombre d-axes factorielles. Mais il est très difficile d-établir un critère adéquate pour mesurer la qualité de la représentation dans l-espace factoriel réduit, après ayant réduire le nombre d-axes factorielles. On a beaucoup de techniques empiriques pour réduire le nombre d-axes factorielles Kaiser, Cattel, mais dans cet étude on présente un bon critère pour trouver et tester un indicateur informationnel agrégé Popescu-Spineni, 1998, celui-çi calculé par l-aide d- un concept statistique informationnel Octav Onicescu, sans avoir manque d-information. Sont bien proposés beaucoup d-exemples, pour construire, appliquer et tester cet indicateur informationnel agrégé, avec des références théoriques appropriées.





Autor: Sabina Popescu-Spineni -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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