Analyse ACP (analyse en composantes principales) : étude de positionnement

Résumé du document

On remarque que la corrélation des variables est supérieure à 0.5 et généralement plus proche de 1 cela veut dire qu'elles présentent une forte corrélation entre elles qui nous permet de déduire qu'elles peuvent être regroupées en dimensions homogènes.
Exemple la Qualité/Prix avec la disponibilité sont fortement corrélées (0 ,942) (...)

Extraits

[...] Observation de la répartition des individus sur plan : -Les groupes d'individus ayant un comportement identique : Hawaï, Pom's 7up, Fanta. Sprite, Pepsi Coca-Cola -Les individus isolés : Redbull, Fayrouz, Mirinda, La position relative des individus par rapport aux axes : On note qu'il ya des marques corrélées négativement avec le premier axe à savoir : 7up, Fanta, Pom's, Hawai, Fayrouz, Redbull ce qui nous pousse à dire que ces dernières sont moins performantes ; c'est à dire les moins consommées. [...]

[...] ,702 L'indice de KMO dans notre étude il est égale à il est donc supérieur à 0.6 ce qui nous permet de déduire que notre ACP sera intéressante. Pour le test de sphéricité de BARTLETT, on a obtenu une signification égale à zéro, ce qui nous permet de retenir l'hypothèse H1 : association entre les variables. Conclusion 1 : L'évaluation de la qualité des données nous a permis de déduire qu'une analyse en composantes principales sera productive pour notre étude. [...]

[...] Et par conséquent on va définir notre première composante par une dénomination résumant tous les critères : la performance des marques de boissons En ce qui concerne le cercle de corrélation on remarque qu'on a une bonne qualité de représentation des variables dans la mesure où le cosinus de l'angle formé par chaque deux variable est proche de 1. Cette observation est appuyée par le diagramme de composante ci-dessus et le calcul de la qualité de représentation des variables (QLT) qui tend vers 1. [...]