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By André I. Khuri

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Elles permettent de dire quels individus contribuent à (ou détruisent) la corrélation de deux variables. Dans le cas d'une non-corrélation entre deux variables, la représentation des individus permet éventuellement de distinguer entre l'absence de liaison et une association dans un groupe couplée à une anti-association dans un autre groupe. 3. Interprétation des axes L'interprétation de chaque axe consiste à trouver le sens du facteur correspondant. Elle se fait a priori à l'aide des coordonnées factorielles des variables sur l'axe, puisque celles-ci sont les corrélations des variables avec le facteur.

Dans notre exemple, il est clair que l'on analyse globalement les régions françaises les unes par rapport aux autres. Des conclusions à caractère absolu ne peuvent éventuellement venir que de l'examen des données originelles, et certainement pas d'un plan factoriel. e. ceux qui s'écartent fortement de la moyenne. Le meilleur indicateur de cette originalité est la distance de l'individu à l'individu moyen : (Î^, g). Dans notre exemple, le listing original nous dit que ce sont l'Ile-de-France et les DOM qui sont les régions les plus originales.

On peut donc s'attendre, dans l'analyse directe, à la formation d'un axe traduisant l'originalité de ces individus. Réciproquement, s'il existe un paquet assez important d'individus s'étalant globalement dans une même direction de l'espace direct, c'est-à-dire ayant un même type d'originalité, il est clair que les variables à la base de cette originalité vont être liées par l'intermédiaire de ces individus. Leur corrélation sera alors d'autant plus nette que ces individus seront nombreux. Et plus leur corrélation sera grande (en valeur absolue), plus ces variables vont "réclamer" un axe de l'espace dual !

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