ANOVA et ACP: comparaison

Le principe de l'ACP est de rechercher les facteurs qui rendent le mieux compte des données. Ils forment un système d'axes orthogonaux tel que la variance le long des axes est maximale. Dans le cas de l'ANOVA, on simplifie les calculs en définissant soi même les facteurs et ensuite on calcule la variance pour chaque facteur. Evidemment, en pratiquant de cette façon, on perd de l'information puisque l'on ne conserve pas l'information sur la répartition des points, on dispose seulement des valeurs des variances.

Cette similitude entre les deux méthodes se traduit par une distribution identique des valeurs propres et des variances.

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Document modifié le 25 mars, 2010