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Une analyse factorielle est une méthode de statistiques multivariées dans laquelle de nombreuses variables sont réduites à quelques facteurs pertinents seulement. Elle fait partie des méthodes de découverte de structures et sert à réduire la complexité. Dans ce processus, les variables dites manifestes sont généralement basées sur des données collectées, tandis que les facteurs latents sont des constructions qui n’ont pas été collectées. La réduction du nombre de variables peut se faire par une analyse factorielle confirmatoire ou exploratoire :
est utilisée pour identifier des modèles et tester dans quelle mesure chaque variable correspond aux différents facteurs avant de les attribuer.
est basée sur des hypothèses et est utilisée pour tester des dimensions prédéterminées.
L’analyse factorielle peut être utilisée, par exemple, pour attribuer divers éléments d’image à des dimensions de niveau supérieur (comme l’amabilité évaluée ou la compétence des employé(e)s à la dimension du service à la clientèle) ou divers produits à des familles de produits cohérentes en termes de contenu. En outre, les allocations déjà existantes peuvent être vérifiées au moyen d’une analyse factorielle.
L’analyse factorielle sert également à valider les constructions latentes dans le cadre d’autres procédures multivariées (voir, par exemple, le modèle d’équation structurelle) ou à identifier les variables secondaires, qui sont pertinentes pour expliquer la segmentation, par exemple.