Analyser des données de catégorisation par SensoMineR

Nous allons voir comment traiter des données de catégorisation avec Sensominer. Donc je vais récupérer le jeu de données sur ma page internet, données, je pense qu'ils sont, et donc on va récupérer le jeu de données description de parfums par catégorisation dans la rubrique analyse de données, description de parfums par catégorisation. Je clique droit avec la souris, enregistrer le lien sous, et je vais l'enregistrer sur le bureau. Je vais maintenant lancer importer le jeu de données à partir d'R Commander. Cette fois, je vais utiliser le menu déroulant de FactoMineR en faisant FactoMineR, Import Data from Text File. Alors l'intérêt, c'est qu'il y a une case ici qui permet de préciser que le nom des parfums est dans la première colonne du jeu de données. J'ai appelé le jeu de données parfums. Le séparateur de champs est le point-virgule et je clique sur OK. Je récupère le jeu de données. Je vais résumer le jeu de données. J'ai les parfums et chaque colonne qui correspond à un juge. Et donc j'ai 98 juges en tout. Je vais ensuite cliquer sur Sensominer, Holistic Approach, Sorting Task. Par défaut, tous les juges seront considérés comme des variables actives. Et donc Graphique et options, je peux cliquer dessus et laisser tout par défaut. Par défaut, on va construire des ellipses de confiance. Alors quelque chose d'important ici, c'est le séparateur de mots pour faire l'analyse textuelle. Par défaut, on a mis un espace qui n'est pas vraiment visible ici, mais qui est un espace. Qui est l'espace qui est souvent utilisé pour séparer les mots. Donc il faut faire attention ici parce que si les mots sont séparés par des virgules, il faudra mettre une virgule ici. Et ensuite je clique sur Appliquer et voici les résultats. Donc le graphe avec les parfums et les ellipses de confiance ont autour de chacun des parfums. Le graphe avec un point qui correspond à un juge. Donc un juge qui a une coordonnée élevée sur un axe, par exemple le juge 62 a une coordonnée élevée sur le premier axe, ça veut dire qu'il sépare bien les parfums par rapport à la première dimension. Mais par contre, il ne sépare pas du tout par rapport à la deuxième. Le juge 31, lui, sépare bien au contraire les produits sur la deuxième dimension mais pas sur la première. J'ai ensuite un graphe avec les parfums et les mots qui est très difficile à lire parce qu'il y a énormément de mots. Si chaque juge a fait environ 5 groupes de parfums, eh bien on va se retrouver avec 5 fois 98, c'est-à-dire à peu près 500 mots, ce qui est très important et donc très peu lisible ici. D'où l'intérêt de faire un graphe consensuel qui sera bientôt disponible dans Sensomind, un graphe avec les mots consensuels.