CAS FOOT - Studies2

CAS FOOT
Le cas suivant a pour but d’analyser les caractéristiques des clubs de foot ayant participés au championnat 2006-2007.
Plutôt actuelle comme étude, non ?
Voici un extrait du tableau avec le logo du club. (En annexe, vous trouverez l’ensemble du jeu de données)
Equipe
Points Joué Gagné Nul Perdu
Marseille
64
38
19
7
12
But
pour
53
Affluences
dans les
stades
Place la
moins
chère
Place la
plus chère
Prix
écharpe
48625
25
90
12
But
Droit TV
Diff.
contre
en €
38
15
40 658 431
Capacité
du stade
60031
Sandwich Boisson
4
2,5
Guide d’utilisation SPSS : ACP
1. Par simple lecture du fichier foot.xls, on constate que certaines variables sont totalement corrélées.
Précisez lesquelles ?
Quelles sont les conséquences sur le choix des variables de notre ACP ?
Pourquoi pourra-t-on d’embler exclure la variable « joué » ?
2. Plutôt que de s’intéresser aux affluences dans les différents stades, nous allons en étudier le taux de remplissage.
Action SPSS : « Transformer », « Calculer »
Indiquer « rempl » dans variable destination
Indiquer « Taux de remplissage stade » dans Type&Etiquettes
Faire le calcul suivant dans la fenêtre Expression numérique : Affluences/Capacité
Dans l’onglet « affichage des variables », sélectionner 2 décimales pour la variable rempl (ligne 19).
3. Avant d’effectuer une analyse en composante principale, étudiez les caractéristiques de l’ensemble des variables.
Action SPSS : « Analyse », « Statistiques descriptives », « Descriptives »
Si vous sélectionnez : Enregistrer des valeurs standardisées dans des variables, vous verrez apparaître
des données des variables pour Zbut, Zgagné, etc.… Ce sont les variables précédentes, mais centrées et
réduites.
A la vue du tableau obtenu dans la fenêtre résultat, que vous inspire les variables « Places les plus chères »
et « Places les moins chères » ?
4. Etudier la corrélation des variables.
Action SPSS : « Analyser », « Corrélation », « Bivariée »
Dans variables, mettre toutes les variables.
5. Nous allons réaliser l’ACP sur les variables suivantes :
- But pour
- But contre
- Gagné
- Nul
- Budget
- Droit TV en €
- Capacité du stade
- Taux de remplissage stade
- Boisson
- Sandwich
- Prix écharpe
- Place la plus chère
- Place la moins chère
Action SPSS : « Analyser », « Factorisation », « Analyse factorielle »
Dans variables, mettre les variables précédentes.
Dans Extraction, Extraire, Prendre nombre de facteurs : 2
Dans Rotation, Afficher, sélectionner Carte(s) factorielle(s)
Dans Facteur, sélectionner Enregistrer dans des variables, Afficher la matrice des coefficients
factoriels.
Valider « OK »
a) Quelle est l’inertie du modèle ?
b) Donnez l’expression de F1 et F2.
c) Que signifie pour un club d’avoir une composante F1 positive ? Une composante F2 positive ?
6. Graphe de la répartition des clubs par rapport aux composantes F1 et F2.
Action SPSS : « Graphes », « Dispersion », « Simple »
Dans Axe X, mettre FAC1_1 (composante F1 pour SPSS)
Dans Axe Y, mettre FAC2_1 (composante F2 pour SPSS)
Dans « Etiqueter les observations par », mettre « Equipe »
Valider « OK »
Double-cliquer sur le graphe, sélectionner l’icône :
« Ajouter une ligne de référence à l’axe des X »
Puis
« Ajouter une ligne de référence à l’axe des Y »
Cette dernière manipulation permet de faire apparaître les axes des composantes.
Quels sont les clubs « populaires » ?
Réfléchir au sens de populaire par rapport aux composantes F1 et F2.