Bonjour,
Pour la gestion des données manquantes en analyse factorielle, il existe le package missMDA qui peut être utilisé avec FactoMineR.
En ACM par exemple, il existe plusieurs méthodes pour gérer les données manquantes. La méthode "average" en est une : elle calcule un tableau disjonctif et remplace les données manquantes par le pourcentage d'individus qui prennent la modalité. Il existe une autre méthode, l'ACM itérative régularisée, qui va imputer le tableau disjonctif de façon optimale (au sens où les données manquantes ne jouent pas sur la construction des dimensions factorielles, les dimensions sont donc construites uniquement à partir des données observées). La fonction imputeMCA du package FactoMineR permet d'imputer le tableau disjonctif qui peut ensuite être utilisé dans la fonction MCA de FactoMineR. Pour en savoir plus, voir l'aide de la fonction imputeMCA ou la vidéo suivante
Par ailleurs, la fonction spMCA est disponible dans FactoMineR depuis environ un an, permettant de faire des ACM spécifiques.
FH