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hal.structure.identifierAménités et dynamiques des espaces ruraux [UR ADBX]
dc.contributor.authorKUENTZ SIMONET, V.
hal.structure.identifierAménités et dynamiques des espaces ruraux [UR ADBX]
dc.contributor.authorLYSER, Sandrine
hal.structure.identifierAménités et dynamiques des espaces ruraux [UR ADBX]
dc.contributor.authorCANDAU, Jacqueline
hal.structure.identifierAménités et dynamiques des espaces ruraux [UR ADBX]
dc.contributor.authorDEUFFIC, Philippe
hal.structure.identifierQuality control and dynamic reliability [CQFD]
dc.contributor.authorCHAVENT, Marie
hal.structure.identifierQuality control and dynamic reliability [CQFD]
dc.contributor.authorSARACCO, Jérôme
dc.date.accessioned2024-04-04T02:21:12Z
dc.date.available2024-04-04T02:21:12Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn1962-5197
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/189552
dc.description.abstractNous considérons le cas d'une enquête agriculture/environnement dont les données sont relatives aux transformations actuelles du métier d'agriculteur. Nous optons pour une démarche originale en remplaçant la première étape classique d'analyse factorielle par un algorithme de classification de variables. L'objectif de la classification de variables est de construire des classes de variables fortement liées entre elles et de supprimer ainsi l'information redondante. L'approche ClustOfVar utilisée fournit simultanément des groupes de variables ainsi que les variables synthétiques associées aux classes de variables. Dans cet algorithme, le critère d'homogénéité repose sur la notion de corrélation pour les variables quantitatives et de rapport de corrélation pour les variables qualitatives. L'étape de classification de variables nous permet d'obtenir des variables synthétiques que nous proposons de lire comme une sorte de gradient. Sur nos données, les valeurs correspondent à des regroupements de modalités distincts et pertinents pour l'interprétation. Cette démarche nous permet de lire et d'étiqueter chaque variable synthétique. Nous mettons ainsi en évidence des tendances qui vont départager l'opinion des agriculteurs quant à leur prise en compte de l'environnement. Puis nous précisons ces résultats en réalisant une classification sur les scores des individus mesurés sur les variables synthétiques. Sur le plan sociologique, l'apport des variables synthétiques pour interpréter les profils-types obtenus est incontestable. / A survey on farming and environment dealing with the current transformations of the farmer job is considered. We propose to replace the usual data mining strategy which consists of applying Multiple Correspondence Analysis by a variable clustering approach. Clustering of variables aims at lumping together variables which are strongly related to each other and thus bring the same information. The ClustOfVar approach used in this paper provides at the same time groups of variables and their associated synthetic variables. In this algorithm, the homogeneity criterion of a cluster is defined by the squared Pearson correlation for the quantitative variables and by the correlation ratio for the qualitative variables. The step of variable clustering enables to get synthetic variables that can be read as a gradient. In our case study, values correspond to some relevant groupings of categories. This enables to interpret and name easily the synthetic variables. Trends in the opinion of farmers are thus highlighted with the variable clustering approach. Then we clarify these first results by applying a clustering method on the scores of the individuals measured by the synthetic variables. At the sociological level, the supply provided by the synthetic variables to interpret the clusters of farmers is obvious.
dc.language.isofr
dc.publisherSociété Française de Statistique et Société Mathématique de France
dc.subjectCLASSIFICATION
dc.subjectENQUETE
dc.subjectTYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS
dc.subjectAGRICULTEUR
dc.subjectENVIRONNEMENT
dc.subjectVARIABLE SYNTHETIQUE
dc.titleUne approche par classification de variables pour la typologie d'observations : le cas d'une enquête agriculture et environnement
dc.typeArticle de revue
dc.subject.halSciences de l'environnement
bordeaux.journalJournal de la Société Française de Statistique
bordeaux.pagep. 37 - p. 63
bordeaux.volume154
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251*
bordeaux.issue2
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
bordeaux.peerReviewedoui
hal.identifierhal-00876254
hal.version1
hal.popularnon
hal.audienceNationale
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//hal-00876254v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Une%20approche%20par%20classification%20de%20variables%20pour%20la%20typologie%20d'observations%20:%20le%20cas%20d'une%20enqu%C3%AAte%20agriculture%20et%20environnement&rft.atitle=Une%20approche%20par%20classification%20de%20variables%20pour%20la%20typologie%20d'observations%20:%20le%20cas%20d'une%20enqu%C3%AAte%20agriculture%20et%20environnement&rft.jtitle=Journal%20de%20la%20Socie%CC%81te%CC%81%20Franc%CC%A7aise%20de%20Statistique&rft.date=2013&rft.volume=154&rft.issue=2&rft.spage=p.%2037%20-%20p.%2063&rft.epage=p.%2037%20-%20p.%2063&rft.eissn=1962-5197&rft.issn=1962-5197&rft.au=KUENTZ%20SIMONET,%20V.&LYSER,%20Sandrine&CANDAU,%20Jacqueline&DEUFFIC,%20Philippe&CHAVENT,%20Marie&rft.genre=article


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