JMP ha il test Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)?Prima di eseguire PCA o Factor Analysis, è una buona idea eseguire due test per determinare se i componenti o i fattori risultino dall'analisi o se sarà una perdita di tempo. L'indice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) di adeguatezza del campionamento e il test di Bartlett per la sfericità sono tali test. Dov'è il test KMO in JMP?
Ri: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)Grazie per la risposta. Sono a conoscenza della metodologia per il calcolo di KMO. Speravo in una soluzione più diretta. SAS lo fa come un normale passaggio in Factor Analysis e PCA. Questo è così fondamentale per la ricerca, ma con un lavoro manuale intensivo, che si potrebbe pensare che la gente di JMP avrebbe riconosciuto l'importanza molto tempo fa. Detto questo, ho inviato numerose correzioni per i libri di testo scritti sotto il logo SAS Press per correggere gli errori nella metodologia PCA documentata per l'applicazione JMP. Apparentemente, non vi è alcuna revisione tra pari di libri pubblicati (e costosi) che pretendono di fornire una guida passo passo per condurre analisi multivariate.Ri: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)Non credo che JMP abbia un calcolo diretto per KMO. Sono sicuro che qualcuno mi correggerà se sbaglio. Puoi farlo da solo con qualche sforzo. Sotto Multivariato è possibile produrre correlazioni e correlazioni parziali e quindi trasformarle in tabelle di dati utilizzando la finestra di dialogo Make Into Data. Quindi puoi manipolarli manualmente o tramite script per calcolare KMO dalla sua definizione.
In alternativa puoi valutare la collinearità osservando i valori VIF. Possono essere ottenuti dalla piattaforma multivariata chiedendo le correlazioni inverse. Le diagonali di questa matrice sono i valori VIF per le variabili associate.
