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Les bases de l'analyse des données




Statistique n'est pas probabilité, en effet les bases de l'analyse des données sont plutôt géométriques que probabilistes.
Il est plus fait référence à la moyenne et aux axes d'inertie qu'à l'espérance mathématique; cependant les lois probabilistes peuvent guider lors de l'élaboration d'une méthode d'analyse.



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Une analyse sans modèle préconçu




Le schéma classique, à savoir : construction à priori d'un modèle, ajustement des paramètres aux données, test de validité n'est pas employé en analyse des données.
En effet cette démarche manque parfois de cohérence
  • Si trop de paramètres sont utilisés, l'ajustement aux données conduira toujours à d'excellents résultats pour toute forme de modèle.
  • L'utilisation de tests reposant sur des hypothèses non vérifiées (par exemple une hypothèse de normalité dans le cas d'un test de Khi2) peut conduire à rejeter des résultats qui parfois sont moins sujets à caution que ces mêmes hypothéses.

    A l'inverse de ce schéma, une méthode d'analyse des données ne bâtit pas de modèle à priori et n'emploie qu'un très petit nombre d'hypothèses qui sont fort peu restrictives.



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  •  


    Le test de validité




    Le test de validité est remplacé par la valeur que l'on peut accorder à l'interprétation des résultats.
    Par exemple, en analyse des correspondances, nous pouvons dire que l'interprétation des premiers facteurs est généralement évidente; lorsque l'interprétation des facteurs suivants s'avère impossible, cela signifie que toute l'information utile a été extraite de l'ensemble des données.



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