Avant-propos

Du fait de son large domaine d’application, l’analyse factorielle multiple (AFM) est maintenant largement utilisée. Le présent livre est un exposé complet de la méthode : il rassemble les aspects théoriques et méthodologiques, des exemples d’application et la mise en œuvre logicielle via un package R (FactoMineR).
De même que l’analyse en composantes principales (ACP) ou l’analyse des correspondances multiples (ACM), l’AFM s’applique à des tableaux structurés ainsi : pour un ensemble d’individus (un individu = une ligne), on dispose des valeurs de chacun pour un ensemble de variables (une variable = une colonne). La spécificité de l’AFM tient à la prise en compte, au sein des variables actives, d’une structure en groupes définie par l’utilisateur. De telles données sont désignées par « tableau individus × variables structurées en groupes ».
Ce format de données est fréquent. En premier lieu parce qu’il correspond bien à la démarche de l’utilisateur lorsqu’il conçoit un recueil de données. Ainsi, le rédacteur d’un questionnaire d’opinion procède par thèmes, qu’il décline chacun selon plusieurs questions (les questions seront les variables et les thèmes les groupes de variables). Cette structure du questionnaire doit bien sûr être présente lors de l’analyse des résultats. En second lieu, parce que l’utilisateur souhaite souvent rapprocher des données recueillies sur les mêmes individus statistiques mais dans des contextes (par exemple géographiques et/ou temporels) différents…