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Chapitre 14Analyse des données 301Nous reviendrons plus en détail sur cet exemple dans la section "Exemple : unmodèle linéaire simple" du Chapitre 17.Notez qu’il existe une fonction princomp qui produit le même résultat mais en procédantdifféremment puisqu’elle calcule les composants principaux en appliquantla fonction eigen sur la matrice de corrélation ou de covariance produite par lafonction cor. Cette fonction a été incluse pour assurer la compatibilité avec S-PLUS(elle produit le même résultat que la fonction équivalente en S-PLUS). Pour plusd’informations sur princomp, consultez son fichier d’aide.Analyse factorielleDans la plupart des problèmes d’analyse de données, il y a certaines quantitésque nous pouvons observer et d’autres que nous ne pouvons pas. Les exemplesclassiques viennent des sciences sociales : on ne peut pas mesurer directementun concept abstrait comme l’intelligence, mais on peut l’évaluer à l’aide de différentstests. L’analyse factorielle permet d’analyser un ensemble de scores detests (les valeurs observées) pour essayer de déterminer l’intelligence (la valeurcachée).Elle est disponible en R via la fonction factanal du package stats :factanal(x, factors, data = NULL, covmat = NULL, n.obs = NA,subset, na.action, start = NULL,scores = c("none", "regression", "Bartlett"),rotation = "varimax", control = NULL, ...)Voici une description de ses paramètres.Paramètre Description Valeur par défautxfactorsdatacovmatn.obssubsetFormule ou matrice numérique utilisée pourl’analyse.Nombre de facteurs à retenir.Data frame dans lequel évaluer x (si x est uneformule).Matrice de covariance (ou liste renvoyée parcov.wt).Nombre d’observations (si le paramètre covmata été fourni).Observations à inclure dans l’analyse.NULLNULLNA© 2011 Pearson Education France – R, L'essentiel – Joseph Adler