Explorer l'explicatif
Application à l'analyse biographique
Xavier BRY* et Philippe ANTOINE**
L'analyse factorielle et l'économétrie ont la réputation d'être comme l'eau et l'huile : utiles à la bonne cuisine, mais difficilement miscibles. Les méthodes factorielles classiques (ACP, ACM...) sont certes puissantes sur le plan de la réduction dimensionnelle (synthèse de l'hétérogénéité en un petit nombre de facteurs), mais elles ignorent a priori tout schéma explicatif et sont inadaptées à l'exploration des causes et des effets ; ceci pour deux raisons essentielles. Elles présentent en effet deux caractéristiques difficilement compatibles avec la modélisation explicative : en premier lieu, une mesure restreinte aux liaisons deux à deux entre les variables et un haut degré de symétrie entre variables. Ces liaisons bivariées ne permettent pas de mesurer l'effet partiel d'une variable sur une autre, c'est-à-dire l'effet corrigé de l'influence d'autres déterminants. En second lieu, ces méthodes factorielles présentent la particularité de ne pas hiérarchiser les observations, ce qui les rend inadaptées à l'étude d'une dynamique. En effet, lorsque les observations sont datées, l'étude de
* Lise-Ceremade, université Paris IX-Dauphine. ** IRD, Équipe Jéremi, UR Dial-Cipre.
Population-F, 59(6), 2004, 909-946
