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Scrima, F.; Guarnaccia, C. (27-30 Agosto 2014).Et si nous arrêtions d'utiliser systématiquement l’analyse en composantes principales (PCA)? Efficacité des méthodes d’extraction de facteurs dans l’analyse factorielle exploratoire (EFA)..

Et si nous arrêtions d'utiliser systématiquement l’analyse en composantes principales (PCA)? Efficacité des méthodes d’extraction de facteurs dans l’analyse factorielle exploratoire (EFA).

GUARNACCIA, Cinzia
Fabrigar et al. (1999) et, en suite Worthington et Whittaker (2006) décrivaient les limites de l’utilisation de la PCA comme méthode d’extraction de facteurs dans les procédures d’EFA. Les auteurs soulignent que l’abus de cette pratique s’explique probablement par le fait que cette méthode est présentée comme premier choix dans la plupart des logiciels d’analyse des données. L’objectif de ce travail est de montrer qu’il y a encore un excès d’utilisation dans la pratique de la PCA et, de l’autre, de donner des indications de base pour le choix d’une méthode correcte pour l’EFA. Ce travail recense les principaux travaux de recherche parus, entre 2011 et 2013, dans des revues à facteur d'impact dans lesquels l’EFA est conduite avec la PCA. On met en évidence comme cette pratique soit encore utilisée de façon incorrecte dans le domaine de la recherche en psychologie. Sur un total de 1203 articles portant sur l’adaptation et la validation d’échelles psychologiques, 162 (13.5%) n'utilisait que la PCA et 265 (22%) l’utilisait la PCA de façon impropre, associé a d’autres méthodes d’analyse. Les 776 autres articles (64.5%) utilisaient d’autres méthodes d’extraction de facteurs (ou bien la PCA pour valider des structures à un seul facteur). Le travail fournira aussi les critères de base nécessaires à une application correcte des méthodes d’EFA (Thompson, 2004) par exemple le choix d’une méthode cohérente avec les éventuelles violations de normalité de l’échantillon, avec un exemple démontrant comment la PCA entraine une distorsion signifiante des résultats. Nos résultats montrent que d’autres procédures d’extraction (Principal Axis Factoring, Maximum Likelihood Estimation) sont supérieures aux méthodes de PCA en termes d’efficacité dans la distribution de la variance en rapport aux différents facteurs extraits. On souhaite que nos échelles soient valides et fiables : Auriez-vous confiance en l’efficacité d’un baromètre qui mesure la fièvre ?
Principal Component Analysis; Exploratory Factor Analysis;
Scrima, F.; Guarnaccia, C. (27-30 Agosto 2014).Et si nous arrêtions d'utiliser systématiquement l’analyse en composantes principales (PCA)? Efficacité des méthodes d’extraction de facteurs dans l’analyse factorielle exploratoire (EFA)..
6.1 Paper non pubblicato
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10447/100995
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