Cette contribution propose d'analyser quatre problèmes fréquemment rencontrés par les praticiens du marketing dans l'utilisation des techniques d'analyse typologique qui peuvent être à la base des pratiques de segmentation.
Comment mesurer la « classifiabilité » des données?
Quel indice de distance ou de similarité sélectionner?
Combien y a-t-il de groupes?
Comment comparer les classifications produites par des méthodes différentes et utilisant des distances différentes?
BargmannR. (1955), Une épreuve statistique de la stabilité de la structure simple, in L'analyse factorielle et ses applications, Paris, CNRS, p. 143–158
3.
BarkerF. B.HubertL. J. (1975), Measuring the power of hierarchical cluster analysis, J. Am. Stat. Assoc., 70, 349, 31–38
4.
BarkerF. B. (1976), A graph theoretic approach to goodness of fit in CL hierarchical clustering, J. Am. Stat. Assoc., 71, 870–878
5.
BartlettM. S. (1950), Tests of signifiance in factor analysis, Brit. J. Psychol., Stat. Section, 3, 77–85
6.
BockH. H. (1977), On tests concerning the existence of a classification, Analyse des données et informatique, IRIA, p. 177–195
7.
BossJ.-F. (1977), L'application de l'analyse des proximités en marketing, inBourocheJ.-M., Analyse des données en marketing, Paris, Masson, AFCET, p. 26–62
8.
BurtC. (1952), Tests of signifiance in factor analysis, Brit. J. Psychol., 5, 109–133
9.
CaumontD. (1984), Les apports de la typologie factorielle à la recherche appliquée au marketing, 3e séminaire Méthodologie de la recherche en marketing, FNEGE-CREE, Lille, mars, p. 15–57
10.
CaumontD.ChandonJ.-L. (1984), Contribution à une méthodologie de la classification, in Actes du 11e séminaire international de recherche en marketing, juin, IAE Aix-en-Provence, FNEGE Paris
11.
ChahSaid (1983), Optimisation linéaire en classification automatique, thèse de 3e cycle, Université Pierre-et-Marie-Curie
12.
ChandonJ.-L.BoctorF. F. (1985), Approximation d'une préordonnance par une partition, RAIRO, 19, 2, 159–184
13.
ChandonJ.-L.PinsonS. (1981), Analyse typologique: théories et applications, Paris, Masson, 254 p
14.
EngelmanL.HartiganJ. A. (1969), Percentage points of a test for clusters, J. Am. Stat. Assoc., 64, 1647–1648
15.
FunkG. M. (1977), Poisson limits for a clustering model of Strauss, J. Appl. Prob., 14, 776–784
16.
GoodmanL. A.Kru-SkalW. H. (1954 à 1963), Measures of Association for cross classifications, part I, II, III, J. Am. Stat. Assoc., 1954, 49, 732; 1959, 54, 123; 1963, 58, 310
17.
LawleyD. N.MaxwellA. E. (1963), Factor analysis as a statistical method, Londres, Buttonworth and Co, Ltd Publishers
18.
LermanI. C. (1981), Classification et analyse ordinale des données, Paris, Dunod/CNRS, 740 p
19.
LermanI. C. (1970), Les bases de la classification automatique, Paris, Gauthiers-Villars
20.
LingR. F. (1975), An exact probability distribution on the connectivity of random graphs, J. Math. Psychol., 12, 90–98
21.
LingR. F.KilloughG. G. (1976), Probability tables for clusters analysis based on a theory of random graphs, J. Am. Stat. Assoc., 71, 354, 273–300
22.
MadrièresF.CaumontD. (1976), Contribution des études typologiques à l'élaboration d'une stratégie publicitaire (p. 299–330); Contribution of typological Studies to the elaboration of an advertising strategy (p. 331–356), Esomar congress proceedings, Venice
23.
MarcotorchinoF. (1981), Agrégation des similarités en classification automatique, thèse de doctorat d'Etat, Université de Paris VI
24.
MarcotorchinoF. (1984), Utilisation des comparaisons par paires en statistiques des contingences, Partie I, Rapport du Centre scientifique IBM France, F-069
25.
MichaudP. (1982), Agrégation à la majorité: Hommage à Condorcet, Rapport du Centre scientifique IBM France, F-051
26.
MilliganG. W. (1981), A Monte Carlo study of thirty internal criterion measures for cluster analysis, Psychometrika, vol. 46, no 2, p. 187–199
27.
MilliganG. W.CooperM. C. (1983), An examination of procedures for determining the number of cluster in data set, WPS 83–51, College of Administrative Science, The Ohio State University, 38 p
28.
MountpordM. D. (1971), A test of the difference between clusters, Stat. Ecol.3, p. 237–257
29.
PaunonenS. V. (1984), A note on Cohen's Profile Similarity Coefficient Zc, Journal of classification, 1, 125–131
30.
PerruchetC. (1983), Une analyse bibliographique des épreuves de classifiabilité en analyse des données, Statistiques et Analyse des données, 18, vol. 8, no 2, p. 18–41
31.
ReuchlinM. (1964), Méthodes d'analyse factorielle à l'usage des psychologues, Paris, PUF, 418, p., voir p. 73–89
32.
SneathP. A. A. (1977), A method for testing the distinctness of clusters, Math. Géol., 9, 2, 123–143
33.
SneathP. A. A. (1977), Cluster significance tests and their relation to measures of overlap, Analyse de données et informatique, IRIA, p. 15–36
34.
StephensonW. (1935–1936), The Inverted factor technique, Brit. J. Psychol., 26, 344–361
35.
StraussD. J. (1975), A model for clustering, Biometrika, 62, 2, 467–475
36.
ThomsonG. H. (1935–1936), On complete families of correlations coefficients, and their tendance to zero-tetrad differences: Including a statement of the sampling theory of abilities, Brit. Psychol., 26, 63–92, particulièrement p. 75
37.
ThomsonG. H. (1939), The factorial analysis of human abilities, 1939, University of London Press, trad. franç.: L'analyse factorielle des aptitudes humaines, Paris, PUF, 1950, 422 p. — toute la 4e partie est consacrée à l'étude des corrélations entre sujets (p. 213–240)
38.
TrémolièresR. (1978), The percolation method for an efficient grouping of data, Etudes et Documents, série Recherche, IAE Aix-en-Provence
39.
TrémolièresR.Vanbaelinghem (1977), La méthode de percolation pour l'analyse des données, Etudes et Documents, série Recherche, IAE Aix-en-Provence
40.
Wei-WangChang (1983), On using principal components before separating a mixture of two multivariate normal distributions, Appl. Statist., 32, no 3, p. 267–275
41.
WishartD. (1969), Mode analysis: A generalization of nearest-neighbour which reduces chaining effects, in Numerical toxonomy, CodeA. J. ed., Londres, Academic Press, p. 282–311
