Analyse en composantes principales (ACP)
>>> Ne pas confondre avec : Afrique, Caraïbe, Pacifique (ACP)
L’analyse en composantes principales (ACP) est une méthode statistique appartenant à la famille des analyses multivariées, c’est-à-dire permettant de synthétiser les relations entre plusieurs variables différentes.
Il s’agit d’une approche géométrique permettant de représenter les données dans un nouveau système d’axes, qui sont des combinaisons linéaires des variables initiales. Les axes sont décorrélés et ils s’hiérarchisent en fonction de leur importance. Ainsi les deux premiers axes permettent déjà une lecture synthétique des relations entre les variables initiales. Dans l'exemple ci-dessous, l'axe F1 en abscisse contribue pour 29,37 % à caractériser les données, tandis que l'axe F2 en ordonnée y contribue pour 17,13 %. Les variables sont localisées en fonction de leurs poids (longueur des traits) dans le calcul et l’interprétation des nouveaux axes. Plus une variable est proche d’un axe, plus elle contribue à son interprétation, et selon qu’elle est positionnée du côté négatif ou positif de l’axe, elle est corrélée négativement ou positivement avec cet axe.
|
Document extrait de Brouard-Sala, 2023 |
Hélène Mathian, mars 2023.
Exemples dans Géoconfluences
- Quentin Brouard-Sala, « Dévitalisation et revitalisation des villes petites et moyennes en Normandie », Géoconfluences, mars 2023.
- Jean-Benoît Bouron, Laurent Carroué et Hélène Mathian, « Représenter et découper le monde : dépasser la limite Nord-Sud pour penser les inégalités de richesse et le développement », Géoconfluences, décembre 2022.
