Cet article s'attache à montrer la complémentarité existant entre une analyse structurelle suivie d'une analyse typologique. La première étape conduit implicitement à pondérer les variables initiales. L'objectif est cependant différent des approches usuelles, puisque la méthode ne cherche pas une pondération optimale des variables de mesure, mais vise à reproduire une structure définie a priori par l'analyste comme représentative du phénomène à étudier. Après avoir rappelé les diverses alternatives méthodologiques disponibles, ce travail illustre la supériorité de la démarche proposée sur un exemple concret tiré de l'activité économique de coopératives vinicoles.
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References
1.
BagozziP. (1980), Causal Models in Marketing, Wiley.
2.
BarclayD. (1983), Jackknifing in PLS, working paper, University of Michigan.
ChandonJ.-L.LemaireJ.PougetJ. (1980), Construction de l'ultramétrique la plus proche d'une dissimilarité au sens des moindres carrés, RAIRO Recherche opérationnelle, 14, 157–170.
5.
ChandonJ.-L.De SoeteG. (1984), Fitting a Least Squares Ultrametric to Dissimilarity Data: Approximation Versus Optimization, inDidayE.JambuM.LebartL.PagesJ., eds, Data Analysts and Informatics III, North Holland, 213–221.
6.
ChernoffH. (1973), Using Faces to represent points in k-dimensional space graphically, Journal of the American Statistical Association, 68, 361–368.
7.
De SarboW. S.CarrollJ. D.ClarkL. A.GreenP. E. (1984), Synthesized Clustering: A Method for Amalgamating Alternative Clustering Bases with Differential Weighting of Variables, Psychometrika, 49, 57–78.
8.
De SarboW. S.MahajanV. (1984), Constrained Classification: The Use of a priori Information in Cluster Analysis, Psychometrika, 49, 187–215.
9.
De SarboW. S.RaoV. R. (1984), GENFOLD 2: A Set of Models and Algorithms for the General Unfolding Analysis of Preference/Dominance Data, Journal of Classification, 1, 147–186.
10.
De SoeteG. (1986), Optimal Variable Weighting for Ultrametric and Additive Tree Clustering, Quality and Quantity, 20, 169–180.
11.
De SoeteG. (1988), OVWTRE: A Program for Optimal Variable Weighting for Ultrametric and Additive Tree Fitting, Journal of Classification, 5, 101–104.
12.
De SoeteG.De SarboW. S.CarrollJ. D. (1985), Optimal Variable Weighting for Hierarchical Clustering: An Alternative Least Squares Algorithm, Journal of Classification, 2, 173–192.
13.
DillonW. R.MulaniN. (1989), LADI: A Latent Discriminant Model for Analyzing Marketing Research Data, Journal of Marketing Research, 26, 15–29.
14.
FornellC.LarckerD. (1981), Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error, Journal of Marketing Research, 18, 39–50.
15.
FornellC.BooksteinF. (1982), Two Structural Equation Models: LISREL and PLS Applied to Consumer Exit Voice Theory, Journal of Marketing Research, 19, 440–452.
16.
GoodmanL. (1974a), The Analysis of Systems of Qualitative Variables When Some of Variables are Unobservable. Par I: A Modified Latent Structure Approach, American Journal of Sociology, 79, 1179–1259.
GreenP.TullD. (1970), Research for Marketing Decisions, Prentice-Hall.
19.
LachenbruchP.MickeyR. (1968), Estimation of Error Rate in Discriminant Analysis, Technometrics, 10, 1–11.
20.
LaurentG. (1987), L'analyse exploratoire des données, les statistiques robustes, le «Jackknife» et le «Bootstrap», Recherche et Applications en Marketing, vol. 1 (4), 57–70.
21.
LhomollerJ. B. (1981), LVPLS 1.6: Latent Variables Path Analysis with Partial Least Squares Estimation, University of the Federal Armed Forces, Berlin.
22.
McLachlanG.BasfordK. (1988), Mixtures Models: Inference and Applications to Clustering, Marcel Dekker Inc.
23.
SarisW.StronkhorstH. (1984), Causal Modeling in Non Experimental Research: an Introduction to the LISREL Approach, Sociometric Research Foundation.
24.
TitteringtonD.SmithA.MakovV. (1985), Statistical Analysis of Finite Mixture Distribution, Wiley.
25.
Valette-FlorenceP. (1988a), Analyse structurelle comparative des composantes des systèmes de valeurs selon Kahle et Rokeach, Recherche et Applications en Marketing, 3 (1), 15–35.
26.
Valette-FlorenceP. (1988e), Spécificités et apports des méthodes d'analyse multivariée de la deuxième génération, Recherche et Applications en Marketing, 3 (4), 23–57.
27.
Valette-FlorenceP.RapacchiB. (1988), Une application concrète de l'analyse structurelle selon les moindres carrés partiels dans une optique classificatoire, Actes du IVe Congrès de l'Association française du Marketing, 4, 1–30.
