En résumé (à savoir)

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Pour résumer, la pratique de l'analyse factorielle comme l'analyse critique de résultats demande une expertise minimum. Avec Tabachnik et Fidell (2013) on peut résumer les points à prendre en compte systématiquement :


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(*) La méthode du  maximum de vraisemblance (ML pour maximum likelihood en anglais) est sensible aux déviations à la normalité des distributions. Pour des échelles ordinales (type likert) ou lorsque les distributions ne sont pas normales, on peut utiliser par exemple la méthode des moindres carrés non pondérés (ULS = Unweighted Least Square en anglais) qui minimise les résidus.

(**) Le paradoxe de Simpson est un paradoxe statistique décrit en 1951 par Edward Simpson (mais aussi par George U. Yule en 1903) dans lequel un résultat observé sur plusieurs groupes s'inverse lorsque les groupes sont combinés. Ce paradoxe est souvent rencontré en sciences sociales (et souvent oublié !). On trouve de nombreux exemple de ce paradoxe sur le web.