Analyse en composantes principales (ACP)
L’analyse en composantes principales (ACP) est une méthode statistique appartenant à la famille des analyses multivariées, c’est-à-dire permettant de comparer des séries de variables différentes.
La lecture des résultats d’une ACP dans un plan factoriel s’effectue par les deux axes principaux. D’autres sont aussi présents mais non représentés. L’importance de la variable dans sa contribution au plan est représentée par sa longueur : plus la variable est importante plus son trait est grand. Les variables pouvant être négatives ou positives, les coordonnées de la variable correspondent au positif le plus élevé et son opposé le négatif le plus élevé. 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 %.
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Document extrait de Brouard-Sala, 2023, à paraître. |
D'après Quentin Brouard-Sala, février 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.
