Verfügt JMP über den Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)-Test?Vor der Durchführung einer PCA- oder Faktoranalyse empfiehlt es sich, zwei Tests durchzuführen, um festzustellen, ob sich aus der Analyse Komponenten oder Faktoren ergeben oder ob es sich um Zeitverschwendung handelt. Der Kaiser-Meyer-Olkin-Index (KMO) der Stichprobenadäquanz und der Bartlett-Test auf Sphärizität sind solche Tests. Wo ist der KMO-Test in JMP?
Betreff: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)Danke für Ihre Antwort. Ich bin mir der Methodik zur Berechnung von KMO bewusst. Ich hatte auf eine direktere Lösung gehofft. SAS führt dies als normalen Schritt in der Faktoranalyse und PCA durch. Dies ist so grundlegend für die Recherche, aber manuell arbeitsintensiv, dass man meinen könnte, die JMP-Leute hätten die Bedeutung schon vor langer Zeit erkannt. Abgesehen davon habe ich zahlreiche Korrekturen für die Lehrbücher gesendet, die unter dem SAS Press-Logo geschrieben wurden, um Fehler in der dokumentierten PCA-Methodik für die JMP-Anwendung zu korrigieren. Anscheinend gibt es kein Peer-Review veröffentlichter (und teurer) Bücher, das angeblich eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Durchführung multivariater Analysen bieten soll.Betreff: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)Ich glaube nicht, dass JMP eine direkte Berechnung für KMO hat. Ich bin mir sicher, dass mich jemand korrigieren wird, wenn ich falsch liege. Mit etwas Aufwand können Sie es auch selbst machen. Unter „Multivariat“ können Sie Korrelationen und Teilkorrelationen erstellen und diese dann mit „In Datentabelle umwandeln“ in Datentabellen umwandeln. Anschließend können Sie sie manuell oder per Skript manipulieren, um den KMO aus seiner Definition zu berechnen.
Alternativ können Sie die Kollinearität anhand der VIF-Werte beurteilen. Sie können von der Multivariate-Plattform abgerufen werden, indem nach inversen Korrelationen gefragt wird. Die Diagonalen dieser Matrix sind die VIF-Werte für die zugehörigen Variablen.
