Interprétation des résultats

Interprétation des résultats

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Pour interpréter les composantes, on examine la table des saturations (après rotation le plus souvent). On cherche pour chaque composante ce qui semble commun aux variables ayant les coefficients de saturation les plus élevés et qui n'est pas commun aux autres variables (on repère les groupes de variables associés à chaque facteur après rotation). S'il existe un pattern simple, la rotation permet, par les contrastes introduits entre les saturations, de faciliter l'interprétation.

Méthode.

1.La première étape est d'identifier pour chaque variable la saturation la plus élevée (en valeur absolue) significative. Il arrive que plusieurs saturations significatives élevées existent. Une variable qui a des saturations fortes (significatives) sur plusieurs composantes mérite parfois d'être exclue de la matrice (elle mesure plusieurs dimensions ou sous-dimensions). Ceci implique que l'analyse devra être exécutée de nouveau sans cette variable.

2.Une fois que les saturations ont été bien identifiées, l'interprétation (on parle d'étiquetage des facteurs ou des composantes) est réalisé à partir des variables qui ont une saturation significative pour chaque facteur. Pour identifier le facteur, on cherche ce qui est commun aux variables ayant des saturations élevées sur cette composante et qui les distingue des autres variables. L'interprétation s'appuie donc nécessairement sur une bonne connaissance des variables soumises à l'ACP. Le nom donné au facteur (composante) provient de ce que l'on sait sur chacune des variables.


Exemple

Table des saturations après rotation Varimax


F’1

F‘2

F’3

F’4

h2

Variable 1

.845

.201

-.026

.117

.76

Variable 2

.724

-.109

.045

.155

.56

Variable 3

.099

-.064

.011

.869

.77

Variable 4

.064

-.095

.869

-.080

.77

Variable 5

.809

.080

.185

-.234

.75

Variable 6

-.089

.688

.144

-.044

.50

Variable 7

.160

.274

.779

.099

.72

Variable 8

.057

.608

.039

.025

.38

Variable 9

.171

.772

-.065

.116

.64

Variable 10

-.018

.117

-.001

.658

.45

Valeurs propres

1.97

1.61

1.42

1.30



Après rotation, on observe que les sous-tests 1, 2 et 5 sont saturés par F'1, les sous-tests 6, 8 et 9 par F'2, les sous-tests 4 et 7 par F'3, et les sous-tests 3 et 10 par F'4.  La connaissance des variables (qu'est-ce qui est commun à un groupe de variable et qui n'est pas commun aux autres variables) permettra d'interpréter les  facteurs (= donner un nom à ces composantes) .