Analyse multivariée et classification sur des données JAR

QU'EST-CE QUE L'ANALYSE MULTIVARIÉE JAR ET LE CLUSTERING ?

Les données JAR ne sont souvent traitées qu'avec l'analyse des pénalités, mais elles regorgent d'autres informations. En effet, tout comme les autres tests, elles peuvent être utilisées pour décrire les produits, voir les similitudes et les différences, etc. Effectuer une analyse multivariée et, en même temps, créer une carte des produits avec leurs descriptions est très instructif. De plus, des groupes d'évaluateurs peuvent être constitués.

ANALYSE MULTIVARIÉE JAR ET RÉSULTATS DE LA CLASSIFICATION DANS XLSTAT

Valeurs propres de l'AC : les valeurs propres de l'AC et le graphique correspondant (scree plot) sont affichés.

Coordonnées des produits et des attributs : Les coordonnées des produits et des attributs du consensus dans l'espace des facteurs sont affichées avec les graphiques correspondants.

Matrice de similarité (S) : La matrice de l'indice de similarité entre tous les évaluateurs est affichée. Le coefficient de similarité utilisé est le cosinus de Salton qui est compris entre 0 et 1. Plus il est proche de 1, plus la similarité est forte. Cette matrice est utilisée par CATATIS pour calculer les poids des évaluateurs.

Pondérations : Les poids calculés par CATATIS sont affichés avec le diagramme à barres associé. Plus le poids est élevé, plus l'évaluateur a contribué au consensus. Sachant que CATATIS donne plus de poids à l'évaluateur le plus proche d'un point de vue global, un poids beaucoup plus faible que les autres signifiera que l'évaluateur est atypique.

RésultatsCLUSCATA : Si une analyse en grappes est nécessaire, le dendrogramme et les résultats CATATIS de chaque grappe sont affichés.