Analyse des correspondances multiples (ACM)

NicolasH

Bonjour
J'ai à ma disposition une base de donnée sur une enquête sous forme d'un QCM avec 27 variables qualitative explicative ainsi qu'une variable à expliquer (sommeil) où pour chaque variable, j'ai sept modalités (échelle de satisfaction de 1 à 7). 

Je souhaite répondre à la question : déterminer les 5 variables explicatives qui influencent le plus la variable a expliquer (le sommeil), j'ai vu que l'ACM est bien adapté à mon jeu de données, mais en m'informant un peu sur ce genre de méthode, j'ai un peu du mal à trouver les outils pour bien répondre à cette question, puisque cette méthode traite à la fois des liens entre mes observations ou des modalités pour chacune de mes variables, par le biais d'un diagramme construit par la première et seconde dimension qui donne la meilleure variabilité de mon jeu de données.

Or, je ne vois pas en quoi ce lien entre observations m'aidera mis à part une simple exploration des données.  La seule chose que j'ai trouvée est ce concept de mesure de discriminant qui permet de trouver les liens de corrélation entre mes variables.

Avez-vous d'autres outils au sein de cette méthode qui vont me permettre de bien répondre à ma question ?
Me conseillez-vous de mettre la variable sommeil en variable supplémentaire et non en variable active ? 

Bibix

Bonjour,
Pas sûr que ça fasse partie de ces méthodes car je ne connais pas le terme ACM (mais je connais l'ACP par contre qui a l'air d'être ce que tu utilises). Cependant, il y a beaucoup d'autres d'outils qui ont été développés pour répondre à cette question et sauf erreur, aucun n'est parfait (car c'est un problème insoluble). Il y a par exemple le gain d'information mutuelle et le test du $\chi^2$.