Statistiques concernant Methodes Factorielles

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Statistiques générales

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  • Le résultat moyen est 15 sur 25

Statistiques - réponses

HintRéponse% Correct
Lettre associée à l'ACP :
A
Analyse
100%
Lettre associée à l'ACS :
A
Analyse
100%
Lettre associée à l'ACM :
A
Analyse
100%
Lettre associée à l'AFC :
A
Analyse
100%
CComposantes
83%
PPrincipales
83%
MMultiple
78%
SSimple
78%
CCorrespondance
74%
CCorrespondance
74%
Package R utilisé :FactoMineR
61%
FFactorielle
61%
(VRAI/FAUX) Plus un individu est éloigné du centre, plus ses valeurs
sont importantes sur les facteurs considérés.
VRAI
57%
2)Réduire
52%
Action de "Classifier les données en groupes"Clustering
48%
2 actions que l'on fait avec les données avant de procéder à un ACP :
1)
Centrer
43%
Si les données sont réduites, la matrice variance-covariance devient une matrice de :Corrélation
43%
CCorrespondances
39%
Un AFC est identique à quoi ?ACS
35%
2) A quel moment la décroissance relative
des valeurs propres change de rythme ? Critère du :
Coude
30%
3 critères pour choisir le nombre de dimensions à garder :
1) Garder toutes les dimensions de valeur
propre plus grande que 1, Critère de :
Kaiser
30%
3) On prend le nombre de
dimensions nécessaires à avoir une représentation
suffisante de la variance expliquée (ex : 70%), Critère de la :
Variance expliquée
26%
Dans un tableau de contingence, les lignes et les colonnes sont :Interchangeables
22%
Objectifs de l'AFC :
- Typologie des lignes et colonnes
- Relation entre ces deux typologies : liaison entre les deux variables
- Visualisation des __________ entre modalités
Proximités
17%
Un AFC équivaut à un ACP en utilisant des :Tableaux de contingence
17%

Distribution des résultats

Percentile par nombre de réponses

% des personnes avec chaque résultat

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