CATATIS

La méthode CATATIS est une amélioration de la méthode usuelle pour traiter les données CATA. Elle est considérée comme l'équivalent de la méthode STATIS pour ce type de données. Le grand intérêt de CATATIS réside dans le fait que les sujets atypiques ont un poids plus faible que ceux qui sont en accord avec le reste du panel. L'analyse reflète donc au mieux le point de vue général et non celui des sujets atypiques.

Utilisation de CATATIS

Il existe plusieurs applications pour CATATIS, parmi lesquelles :

• l'étude et la visualisation des produits et attributs dans les plans factoriels principaux;

• l'étude de la similarité entre les sujets, notamment pour trouver les plus atypiques.

Principe de CATATIS

L'objectif de CATATIS est de former une configuration consensus qui reflète au mieux les différents sujets. Ce consensus peut ensuite être projeté sur différents axes foctoriels à l'aide d'une Analyse Factorielle des correspondances (AFC). Si l'information associée aux 2 ou 3 premiers axes représente un pourcentage suffisant de la variabilité totale du consensus, on pourra représenter les produits et les attributs sur un graphique à 2 ou 3 dimensions, facilitant ainsi grandement l'interprétation.

Structure des données pour réaliser une analyse CATATIS

Il existe deux formats différents :

1. Toutes les données sont concaténées horizontalement (format horizontal).

2. Toutes les données sont concaténées verticalement (format vertical).

Pour la saisie des données, XLSTAT vous demande de sélectionner l'ensemble des données, et de donner le type de format. Dans le cas du format vertical, les produits et les sujets sont demandés.

Interprétation des résultats de la fonctionnalité CATATIS dans XLSTAT

La représentation des produits et attributs dans l'espace des k facteurs permet d'interpréter visuellement les proximités entre les produits et les attributs, moyennant certaines précautions.

On peut considérer que la projection d'un produit ou d'un attribut sur un plan est fiable si elle est éloignée du centre du graphique.

Nombre de facteurs dans CATATIS

Deux méthodes sont communément utilisées pour déteminer le nombre de facteurs à retenir pour l'interprétation des résultats :

• Regarder la courbe décroissante des valeurs propres. Le nombre de facteurs à retenir correspond au premier point d'inflexion sur la courbe.

• On peut aussi se baser sur le pourcentage cumulé de variabilité représenté par les axes factoriels et décider de se contenter d'un certain pourcentage.

Représentations graphiques CATATIS

Les représentations graphiques ne sont fiables que si la somme des pourcentages de variabilité associés aux axes de l'espace de représentation, est suffisamment élevée. Si ce pourcentage est élevé (par exemple 80%), on peut considérer que la représentation est fiable. Si le pourcentage est faible, il est conseillé de faire des représentations sur plusieurs paires d'axes afin de valider l'interprétation faite sur les deux premiers axes factoriels.