Méthodes de régression et d'analyse des correspondances multiples

Résumé du document

Fiche de lecture sur l'article de Félicité des Nétumières intitulé "Méthode de régression et analyse factorielle". Ce document met en évidence une description de la construction, de l'utilité, des avantages et des limites de ces deux méthodes statistiques. Il explique la complémentarité de ces deux méthodes au travers un exemple d'analyse concret.

Extraits

[...] Etant donné que ces deux méthodes sont rarement utilisées parallèlement, cet article tente de répondre au débat qui oppose ces deux méthodes en soulignant leur complémentarité. I. L'ACM 1. Description L'analyse des correspondances multiples permet au sociologue de simplifier la saisie d'une masse de données complexe en dégageant les informations les plus pertinentes. Cette méthode fait ressortir, grâce à des classements automatiques, les liaisons statistiques les plus fortes qui existent entre les différentes variables de l'échantillon. Elle met en évidence une structure cohérente des données initiales en concentrant le maximum d'informations à partir d'un minimum de dimensions. [...]

[...] La régression multiple 1. Description et utilité Cette seconde méthode, va déterminer en faisant toute une série d'hypothèses, l'effet propre d'une variable sur une autre. Pour véritablement mesurer l'effet d'une variable sur une autre, il faudrait être sûr qu'il n'y ait pas d'autres facteurs qui viennent fausser l'analyse. Quand un scientifique cherche à comprendre l'effet d'un médicament sur l'évolution d'une maladie, il va créer deux groupes de personnes, un auquel il prescrit le médicament et l'autre auquel il prescrit le placebo. [...]

[...] Elle construit les axes principaux à partir du tableau des écarts à l'indépendance des tris croisés entre toutes les variables de l'analyse. Elle va donc mettre en évidence les croisements des variables qui sont les plus éloignés de la situation d'indépendance. Le travail du chercheur est donc facilité, il gagne ainsi un temps précieux. Cependant, il ne faut pas oublier que cette méthode est utilisée pour la description. Les variables étant étudiées seulement deux par deux, ce type d'analyse ne permet pas de repérer les liaisons causales entre les variables. [...]

[...] La complémentarité de l'ACM et de la régression multiple 1. Le débat L'utilisation de ces deux méthodes a suscité un large débat par différents sociologues tel que Lazarsfeld et C. Passeron, afin de savoir s'il était préférable de s'en servir parallèlement ou séparément lors d'une analyse. Alain Desrosières souligne un élément intéressant : les sujets des verbes diffèrent selon les deux méthodes. En ce qui concerne l'analyse factorielle, les sujets sont des groupes sociaux ayant des comportements plus ou moins similaires, tandis que pour la régression multiple, on interprète des formes grammaticales centrée sur le langage des variables La première méthode est donc un outil qui nous permet de décrire la réalité sociale et ainsi on peut par ce type d'analyse dénoncer les inégalités sociales. [...]

[...] Il suffit pour cela que le médecin respecte quelques conditions d'analyse tel que le hasard . Cependant, cette tâche est impossible pour le sociologue. Cela voudrait dire que pour étudier par exemple la discrimination salariale, soit l'effet propre du sexe sur le salaire, le sociologue devrait affecter un sexe au hasard aux individus ce qui n'a pas de sens. Il faut donc trouver un moyen pour se débarrasser des effets des autres facteurs qui pourraient biaiser l'analyse. Le logiciel de régression permet de supprimer tous les biais liés aux effets de structure qui fausseraient les résultats La méthode La méthode de régression multiple va élaborer un modèle en fonction d'un certain nombre d'hypothèses qui seront testées. [...]