Différence entre une ACP normée et une ACP non normée
ACP normée
Une Analyse en Composantes Principales (ACP) normée est une méthode statistique utilisée pour analyser des données multivariées en réduisant la dimensionnalité de l’espace des variables. Dans une ACP normée, les variables sont centrées et réduites avant d’effectuer l’analyse, ce qui signifie que chaque variable est soumise à une transformation qui la met sur la même échelle. Cela permet d’éliminer les effets de l’échelle et de la variance des variables, ce qui facilite la comparaison et l’interprétation des résultats.
ACP non normée
Une Analyse en Composantes Principales (ACP) non normée est similaire à l’ACP normée, mais sans la phase de normalisation des variables. Contrairement à l’ACP normée, dans une ACP non normée, les variables ne sont pas centrées et réduites avant l’analyse. Cela signifie que les variables conservent leur échelle d’origine et leur variance, ce qui peut être utile dans certains cas où l’on souhaite conserver ces informations.
Quand utiliser une ACP normée ou non normée
Le choix entre une ACP normée et une ACP non normée dépend des objectifs de l’analyse et de la nature des données. Si les variables ont des échelles différentes et que l’on souhaite comparer les corrélations entre les variables sans être influencé par leur variance, une ACP normée est recommandée. En revanche, si l’on souhaite conserver les informations sur l’échelle et la variance des variables, une ACP non normée peut être plus appropriée.
Conclusion
En résumé, la principale différence entre une ACP normée et une ACP non normée réside dans le traitement des variables avant l’analyse. Alors que l’ACP normée standardise les variables pour faciliter la comparaison, l’ACP non normée conserve les informations sur l’échelle et la variance des variables. Le choix entre les deux dépend des objectifs de l’analyse et des caractéristiques des données. Il est donc important de bien comprendre les implications de chaque approche avant de choisir la méthode à utiliser.