Analyse des correspondances avec R

Note : ce billet est encore très incomplet.

Introduction

Extensions

De nombreuses extensions existent permettant de faire ce type d'analyses :

http://cran.r-project.org/web/views/Multivariate.html

On se basera ici sur deux extensions, ade4 et FactoMineR :

http://cran.r-project.org/web/packages/ade4/

http://cran.r-project.org/web/packages/FactoMineR/

library(ade4)
library(FactoMineR)

Données d'exemple

On se base sur l'extrait de l'enquête Histoire de vie de 2003 présent dans l'extension rgrs :

library(rgrs)
data(hdv2003)

On ne conserve que 200 individus de cet échantillon :

tmp <- hdv2003[1:200, ]

Et on se base sur une sélection de variables :

acm.vars <- c("sexe", "qualif", "peche.chasse", "cinema", "cuisine", "bricol", "sport", "lecture.bd")
tmp <- tmp[,acm.vars]

FactoMineR

Fonction de calcul de l'ACM

L'ACM sous FactoMineR se fait à l'aide de la fonction MCA. Son résultat est stocké dans un objet. On peut modifier son comportement avec notamment les paramètres suivants :

ncp : nombre d'axes retenus pour l'analyse (5 par défaut)
ind.sup : vecteur indiquant les indices (numéros de lignes) des individus supplémentaires éventuels
quali.sup : vecteur indiquant les indices (numéros de colonnes) des variables qualitatives supplémentaires
quanti.sup vecteur indiquant les indices (numéros de colonnes) des variables quantitatives supplémentaires
graph : sortir les graphiques ou non après le calcul

À noter que par défaut FactoMineR transforme les valeurs manquantes dans les variables actives de l'analyse en modalité de la question et les intègre de cette manière à l'analyse. Si on préfère supprimer les individus avec des valeurs manquantes on pourra regarder du côté des fonctions comme complete.cases.

On lance notre ACM :

acm <- MCA(tmp, ncp=4, graph=FALSE)

Histogramme des valeurs propres

FactoMineR ne propose pas de fonctions par défaut pour afficher l'histogramme des valeurs propres. Celles ci sont cependant accessibles via l'élément eig de notre objet acm :

acm$eig[1:10,]

       eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance
dim 1  0.24064833              13.751333                          13.75133
dim 2  0.20302291              11.601309                          25.35264
dim 3  0.14849774               8.485585                          33.83823
dim 4  0.14029774               8.017014                          41.85524
dim 5  0.13299501               7.599715                          49.45496
dim 6  0.13108757               7.490718                          56.94567
dim 7  0.12584342               7.191053                          64.13673
dim 8  0.12100013               6.914293                          71.05102
dim 9  0.11555042               6.602881                          77.65390
dim 10 0.09775625               5.586072                          83.23997

Ce qu'on peut représenter graphiquement avec :

barplot(acm$eig[1:10,2], main="Histogramme des valeurs propres", names.arg=1:10, xlab="Axe", ylab="Pourcentage d'inertie")

Coordonnées, contributions

L'objet acm a plusieurs composantes :

names(acm)

eig contient les valeurs propres, var les résultats pour les variables et ind ceux pour les individus. En cas de variables ou individus supllémentaires on a accès à des composantes spécifiques.

Les composantes acm$ind permettent d'accéder aux coordonnées, contributions et cosinus carrés des points correspondants.

acm$ind$coord[1:10,]

acm$var$coord

Les contributions sont données en pourcentages :

acm$var$contrib

acm$var$cos2

                               Dim 1        Dim 2        Dim 3        Dim 4
Femme                    0.562084763 8.731623e-02 2.549378e-02 4.975723e-02
Homme                    0.562084763 8.731623e-02 2.549378e-02 4.975723e-02
Autre                    0.003565469 2.535408e-03 9.670893e-05 1.097874e-01
Cadre                    0.021231777 1.704401e-01 3.885158e-03 4.514553e-02
Employe                  0.189135685 4.477839e-02 6.163631e-03 8.878987e-02
NA                       0.024676713 4.720070e-02 6.350154e-03 1.794810e-01
Ouvrier qualifie         0.364856132 1.619262e-06 1.811601e-01 2.146114e-05
Ouvrier specialise       0.009486554 1.009109e-01 3.647396e-04 1.461048e-03
Profession intermediaire 0.023907733 4.140109e-02 1.783537e-01 1.916305e-01
Technicien               0.002395952 1.221449e-01 4.562204e-02 2.626386e-01
peche.chasse_Non         0.235203699 1.201679e-03 1.827258e-02 2.534052e-01
peche.chasse_Oui         0.235203699 1.201679e-03 1.827258e-02 2.534052e-01
cinema_Non               0.210751330 3.988954e-01 1.193201e-02 2.506972e-02
cinema_Oui               0.210751330 3.988954e-01 1.193201e-02 2.506972e-02
cuisine_Non              0.133987106 1.169398e-03 5.056254e-01 2.799071e-03
cuisine_Oui              0.133987106 1.169398e-03 5.056254e-01 2.799071e-03
bricol_Non               0.107955362 2.265766e-01 2.409109e-01 7.145517e-04
bricol_Oui               0.107955362 2.265766e-01 2.409109e-01 7.145517e-04
sport_Non                0.098841576 4.280178e-01 1.088438e-02 2.253741e-03
sport_Oui                0.098841576 4.280178e-01 1.088438e-02 2.253741e-03
lecture.bd_Non           0.065157036 1.070206e-02 2.694088e-04 1.713235e-03
lecture.bd_Oui           0.065157036 1.070206e-02 2.694088e-04 1.713235e-03

Description des axes

FactoMineR fournit une fonction supplémentaire nommée dimdesc permettant de décrire les axes de l'analyse. On lui fournit en paramètres les axes dont on souhaite obtenir la description et éventuellement un seuil de significativité statistique en-dessous duquel on n'affiche pas les informations.

dimdesc(acm, axes=1)

Pour chaque axe, dimdesc nous donne d'abord des informations sur les variables (composante quali), puis sur les modalités (composante category).

$`Dim 1`
$`Dim 1`$quali
                     R2      p.value
sexe         0.56208476 2.366454e-37
qualif       0.51120576 7.798484e-27
peche.chasse 0.23520370 3.400728e-13
cinema       0.21075133 8.082765e-12
cuisine      0.13398711 9.803483e-08
bricol       0.10795536 2.033807e-06
sport        0.09884158 5.793702e-06
lecture.bd   0.06515704 2.643983e-04

$`Dim 1`$category
                           Estimate      p.value
Homme                     0.3684474 2.366454e-37
Ouvrier qualifie          0.5511168 1.431730e-16
peche.chasse_Oui          0.3728747 3.400728e-13
cinema_Non                0.2303405 8.082765e-12
cuisine_Non               0.1832683 9.803483e-08
bricol_Oui                0.1625604 2.033807e-06
sport_Non                 0.1667347 5.793702e-06
lecture.bd_Non            0.4010235 2.643983e-04
Profession intermediaire  0.2079741 2.715577e-02
lecture.bd_Oui           -0.4010235 2.643983e-04
Cadre                    -0.2694140 6.479938e-05
NA                       -0.2440068 3.453776e-05
sport_Oui                -0.1667347 5.793702e-06
bricol_Non               -0.1625604 2.033807e-06
cuisine_Oui              -0.1832683 9.803483e-08
cinema_Oui               -0.2303405 8.082765e-12
peche.chasse_Non         -0.3728747 3.400728e-13
Employe                  -0.4301683 1.728942e-14
Femme                    -0.3684474 2.366454e-37

dimdesc(acm,axes=1)
acm$ind$coord
tableau = cbind.data.frame(acm$ind$coord[,1], acm$call$X)
tableau
options(contrasts = c("contr.sum", "contr.sum"))

## Analyse de variance sur les coordonnées par la variable
res.aov <- aov(acm$ind$coord[,1] ~ tmp$sexe, na.action = na.exclude)
res <- summary(res.aov)[[1]]
## Variance de la variable sur variance totale : R2
res[1,2]/(res[1,2] + res[2,2])
## Test F à partir de la F-Value de la variable, du ddl de la variable et du ddl total
## Teste si cette part de variance est différente de 0 (?)
pf(res[1,4], res[1,1], res[dim(res)[1],1], lower.tail=FALSE)


acm$var$v.test
dimdesc(acm, axes=1)

summary.aov(res.aov)
summary.lm(res.aov)
options(contrasts = c("contr.sum", "contr.poly"))
lm(acm$ind$coord[,1] ~ tmp$sexe)
tmp$qualif <- as.character(tmp$qualif)
tmp$qualif[is.na(tmp$qualif)] <- "NA"
tmp$qualif <- factor(tmp$qualif)
lm(acm$ind$coord[,1] ~ tmp$qualif, na.action = na.exclude)$coef
acm$var$v.test



condes(tableau, 1, proba=0.05)

$`Dim 1`
$`Dim 1`$quali
                     R2      p.value
sexe         0.56208476 2.366454e-37
qualif       0.51120576 7.798484e-27
peche.chasse 0.23520370 3.400728e-13
cinema       0.21075133 8.082765e-12
cuisine      0.13398711 9.803483e-08
bricol       0.10795536 2.033807e-06
sport        0.09884158 5.793702e-06
lecture.bd   0.06515704 2.643983e-04

$`Dim 1`$category
                           Estimate      p.value
Homme                     0.3684474 2.366454e-37
Ouvrier qualifie          0.5511168 1.431730e-16
peche.chasse_Oui          0.3728747 3.400728e-13
cinema_Non                0.2303405 8.082765e-12
cuisine_Non               0.1832683 9.803483e-08
bricol_Oui                0.1625604 2.033807e-06
sport_Non                 0.1667347 5.793702e-06
lecture.bd_Non            0.4010235 2.643983e-04
Profession intermediaire  0.2079741 2.715577e-02
lecture.bd_Oui           -0.4010235 2.643983e-04
Cadre                    -0.2694140 6.479938e-05
qualif.NA                -0.2440068 3.453776e-05
sport_Oui                -0.1667347 5.793702e-06
bricol_Non               -0.1625604 2.033807e-06
cuisine_Oui              -0.1832683 9.803483e-08
cinema_Oui               -0.2303405 8.082765e-12
peche.chasse_Non         -0.3728747 3.400728e-13
Employe                  -0.4301683 1.728942e-14
Femme                    -0.3684474 2.366454e-37
           Dim 1        Dim 2        Dim 3        Dim 4
1   -0.429034515 -0.559766342 -0.222896681 -0.123388328
2   -0.554452142  0.184739548  0.338477717  0.202663745
3    0.217353048  0.660574875  0.712833598  1.153983115
4   -0.043451213  1.265993202 -0.006659810  1.099928010
5   -0.238644368 -0.540401537  0.247927674 -0.159428431
6   -0.651150015  0.210447970  0.247237502 -0.233262266
7    0.468039319 -0.435872416 -0.619776055 -0.495828290
8    1.019682202 -0.005260798 -0.837155161 -0.328683173
9   -0.381238128 -0.207691189  0.411649975  0.168408168
10  -0.018322069  0.536111192  0.406973591  0.615104314
11  -0.499448628  0.065016790 -0.471565733 -0.213483536
12   0.649493579  0.376390035 -0.302057879  0.196121461
13  -0.429034515 -0.559766342 -0.222896681 -0.123388328
14  -0.163459122 -0.319110402 -0.452807607  0.330531887
15  -0.571628276 -0.227055995 -0.059174380  0.204448271
16  -0.477936001 -0.181982767  0.320409761 -0.267517843
17  -0.206396641  0.998540370 -0.350517629 -0.048313780
18  -0.575964769  0.431739105 -0.453497778  0.256698052
19   0.413773434 -0.617409500  0.415532104  0.098848411
20  -0.141440938  0.304197187 -0.012196685 -0.079113068
21  -0.260156995 -0.293401979 -0.544047821 -0.105394124
22   0.144120995 -0.376154281  0.351699707 -0.010277518
23  -0.841540163  0.191083165 -0.223586853 -0.197222163
24  -0.141946494 -0.566109959  0.339167888  0.276497580
25  -0.571887724 -0.050172054 -0.159754456 -0.088096234
26   0.614986391  0.030836015  0.304702851 -0.555103412
27   0.080674562 -0.466017125 -0.482330869  0.030760869
28   0.801138191 -0.587264791  0.278086918 -0.427740749
29   0.822707593 -0.016040702 -0.228885620  0.161865884
30   0.607176555  0.745588709 -0.837845333 -0.402517009
31   0.312998516 -0.109789919  0.030548568  0.007716686
32   0.133379318  0.390680011 -0.311829645  0.634883044
33   0.797061146 -0.105353632 -0.015656404 -0.082946463
34  -0.366178638 -0.605050083  0.006217867  0.550163648
35  -0.162953565  0.551196744 -0.804172180 -0.025078761
36  -0.477936001 -0.181982767  0.320409761 -0.267517843
37   0.649493579  0.376390035 -0.302057879  0.196121461
38  -0.554452142  0.184739548  0.338477717  0.202663745
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32         0.133379318 Homme                    Autre peche.chasse_Non
33         0.797061146 Homme                qualif.NA peche.chasse_Oui
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37         0.649493579 Homme         Ouvrier qualifie peche.chasse_Non
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58        -0.398771856 Femme                    Cadre peche.chasse_Non
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67  cinema_Non cuisine_Oui bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
68  cinema_Non cuisine_Non bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
69  cinema_Oui cuisine_Non bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
70  cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
71  cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
72  cinema_Non cuisine_Non bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
73  cinema_Non cuisine_Oui bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
74  cinema_Oui cuisine_Non bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
75  cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
76  cinema_Non cuisine_Oui bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
77  cinema_Non cuisine_Non bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
78  cinema_Non cuisine_Non bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
79  cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
80  cinema_Oui cuisine_Non bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Oui
81  cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Non sport_Non lecture.bd_Oui
82  cinema_Non cuisine_Oui bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
83  cinema_Non cuisine_Non bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
84  cinema_Non cuisine_Non bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
85  cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
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88  cinema_Non cuisine_Non bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
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90  cinema_Non cuisine_Non bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
91  cinema_Oui cuisine_Non bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
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98  cinema_Oui cuisine_Non bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
99  cinema_Non cuisine_Oui bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
100 cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Oui sport_Non lecture.bd_Non
101 cinema_Non cuisine_Non bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
102 cinema_Non cuisine_Oui bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
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107 cinema_Non cuisine_Non bricol_Non sport_Oui lecture.bd_Non
108 cinema_Non cuisine_Non bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
109 cinema_Oui cuisine_Oui bricol_Non sport_Oui lecture.bd_Oui
110 cinema_Non cuisine_Non bricol_Oui sport_Oui lecture.bd_Non
111 cinema_Oui cuisine_Non bricol_Non sport_Non lecture.bd_Non
 [getOption("max.print") est atteint -- 89 lignes omises ]]
R> R> R> R> R> R> [1] 0.5620848
R> R> [1] 2.366454e-37
R> R>                               Dim 1       Dim 2       Dim 3       Dim 4
Femme                    -10.576146 -4.16844461  -2.2523902 -3.14669498
Homme                     10.576146  4.16844461   2.2523902  3.14669498
Autre                      0.842335  0.71031420   0.1387266  4.67415249
Cadre                     -2.055511  5.82387988   0.8792874 -2.99732552
Employe                   -6.134982 -2.98511287  -1.1075028 -4.20347276
Ouvrier qualifie           8.520937  0.01795085  -6.0042361 -0.06535111
Ouvrier specialise         1.373981 -4.48121398   0.2694127 -0.53921103
Profession intermediaire   2.181201  2.87033386   5.9575495 -6.17531113
qualif.NA                 -2.216002 -3.06479031   1.1241355  5.97634642
Technicien                 0.690503  4.93019571   3.0131024  7.22945971
peche.chasse_Non          -6.841457 -0.48901333   1.9068939  7.10124244
peche.chasse_Oui           6.841457  0.48901333  -1.9068939 -7.10124244
cinema_Non                 6.476072 -8.90955533  -1.5409316  2.23357870
cinema_Oui                -6.476072  8.90955533   1.5409316 -2.23357870
cuisine_Non                5.163665  0.48240056  10.0309250 -0.74633448
cuisine_Oui               -5.163665 -0.48240056 -10.0309250  0.74633448
bricol_Non                -4.634988 -6.71481452   6.9239634 -0.37708858
bricol_Oui                 4.634988  6.71481452  -6.9239634  0.37708858
sport_Non                  4.435028 -9.22905976   1.4717305 -0.66969730
sport_Oui                 -4.435028  9.22905976  -1.4717305  0.66969730
lecture.bd_Non             3.600868  1.45935250  -0.2315434 -0.58389535
lecture.bd_Oui            -3.600868 -1.45935250   0.2315434  0.58389535
$`Dim 1`
$`Dim 1`$quali
                     R2      p.value
sexe         0.56208476 2.366454e-37
qualif       0.51120576 7.798484e-27
peche.chasse 0.23520370 3.400728e-13
cinema       0.21075133 8.082765e-12
cuisine      0.13398711 9.803483e-08
bricol       0.10795536 2.033807e-06
sport        0.09884158 5.793702e-06
lecture.bd   0.06515704 2.643983e-04

$`Dim 1`$category
                           Estimate      p.value
Homme                     0.3684474 2.366454e-37
Ouvrier qualifie          0.5511168 1.431730e-16
peche.chasse_Oui          0.3728747 3.400728e-13
cinema_Non                0.2303405 8.082765e-12
cuisine_Non               0.1832683 9.803483e-08
bricol_Oui                0.1625604 2.033807e-06
sport_Non                 0.1667347 5.793702e-06
lecture.bd_Non            0.4010235 2.643983e-04
Profession intermediaire  0.2079741 2.715577e-02
lecture.bd_Oui           -0.4010235 2.643983e-04
Cadre                    -0.2694140 6.479938e-05
qualif.NA                -0.2440068 3.453776e-05
sport_Oui                -0.1667347 5.793702e-06
bricol_Non               -0.1625604 2.033807e-06
cuisine_Oui              -0.1832683 9.803483e-08
cinema_Oui               -0.2303405 8.082765e-12
peche.chasse_Non         -0.3728747 3.400728e-13
Employe                  -0.4301683 1.728942e-14
Femme                    -0.3684474 2.366454e-37
R>              Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
tmp$sexe      1 27.053 27.0530  254.14 < 2.2e-16 ***
Residuals   198 21.077  0.1064                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Call:
aov(formula = acm$ind$coord[, 1] ~ tmp$sexe, na.action = na.exclude)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-0.8493 -0.2318  0.0140  0.2044  0.8195 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.02211    0.02311   0.957     0.34    
tmp$sexe1    0.36845    0.02311  15.942   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.3263 on 198 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5621,     Adjusted R-squared: 0.5599 
F-statistic: 254.1 on 1 and 198 DF,  p-value: < 2.2e-16
R> 
Call:
lm(formula = acm$ind$coord[, 1] ~ tmp$sexe)

Coefficients:
(Intercept)    tmp$sexe1  
    0.02211      0.36845
R> R> R> (Intercept) tmp$qualif1 tmp$qualif2 tmp$qualif3 tmp$qualif4 tmp$qualif5 
 0.09225230  0.05124884 -0.26941399 -0.43016830 -0.24400685  0.55111680 
tmp$qualif6 tmp$qualif7 
 0.08896297  0.20797413
                              Dim 1       Dim 2       Dim 3       Dim 4
Femme                    -10.576146 -4.16844461  -2.2523902 -3.14669498
Homme                     10.576146  4.16844461   2.2523902  3.14669498
Autre                      0.842335  0.71031420   0.1387266  4.67415249
Cadre                     -2.055511  5.82387988   0.8792874 -2.99732552
Employe                   -6.134982 -2.98511287  -1.1075028 -4.20347276
Ouvrier qualifie           8.520937  0.01795085  -6.0042361 -0.06535111
Ouvrier specialise         1.373981 -4.48121398   0.2694127 -0.53921103
Profession intermediaire   2.181201  2.87033386   5.9575495 -6.17531113
qualif.NA                 -2.216002 -3.06479031   1.1241355  5.97634642
Technicien                 0.690503  4.93019571   3.0131024  7.22945971
peche.chasse_Non          -6.841457 -0.48901333   1.9068939  7.10124244
peche.chasse_Oui           6.841457  0.48901333  -1.9068939 -7.10124244
cinema_Non                 6.476072 -8.90955533  -1.5409316  2.23357870
cinema_Oui                -6.476072  8.90955533   1.5409316 -2.23357870
cuisine_Non                5.163665  0.48240056  10.0309250 -0.74633448
cuisine_Oui               -5.163665 -0.48240056 -10.0309250  0.74633448
bricol_Non                -4.634988 -6.71481452   6.9239634 -0.37708858
bricol_Oui                 4.634988  6.71481452  -6.9239634  0.37708858
sport_Non                  4.435028 -9.22905976   1.4717305 -0.66969730
sport_Oui                 -4.435028  9.22905976  -1.4717305  0.66969730
lecture.bd_Non             3.600868  1.45935250  -0.2315434 -0.58389535
lecture.bd_Oui            -3.600868 -1.45935250   0.2315434  0.58389535
R> R> R> $quali
                     R2      p.value
sexe         0.56208476 2.366454e-37
qualif       0.51120576 7.798484e-27
peche.chasse 0.23520370 3.400728e-13
cinema       0.21075133 8.082765e-12
cuisine      0.13398711 9.803483e-08
bricol       0.10795536 2.033807e-06
sport        0.09884158 5.793702e-06
lecture.bd   0.06515704 2.643983e-04

$category
                           Estimate      p.value
Homme                     0.3684474 2.366454e-37
Ouvrier qualifie          0.5511168 1.431730e-16
peche.chasse_Oui          0.3728747 3.400728e-13
cinema_Non                0.2303405 8.082765e-12
cuisine_Non               0.1832683 9.803483e-08
bricol_Oui                0.1625604 2.033807e-06
sport_Non                 0.1667347 5.793702e-06
lecture.bd_Non            0.4010235 2.643983e-04
Profession intermediaire  0.2079741 2.715577e-02
lecture.bd_Oui           -0.4010235 2.643983e-04
Cadre                    -0.2694140 6.479938e-05
qualif.NA                -0.2440068 3.453776e-05
sport_Oui                -0.1667347 5.793702e-06
bricol_Non               -0.1625604 2.033807e-06
cuisine_Oui              -0.1832683 9.803483e-08
cinema_Oui               -0.2303405 8.082765e-12
peche.chasse_Non         -0.3728747 3.400728e-13
Employe                  -0.4301683 1.728942e-14
Femme                    -0.3684474 2.366454e-37

Commentaires

1. Le jeudi 8 septembre 2011, 22:08 par Husson: Pour information, il est maintenant possible de gérer les données manquantes en ACM à l'aide de la fonction imputeMCA du package missMDA. Cette fonction retourne un tableau disjonctif complété qui peut ensuite être utilisé dans la fonction MCA.
Pour un exemple, voir l'aide de la fonction imputeMCA.

Alea