¿Tiene JMP la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)?Antes de realizar PCA o Factor Analysis, es una buena idea realizar dos pruebas para determinar si los componentes o factores resultarán del análisis o si será una pérdida de tiempo. El índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) de la adecuación del muestreo y la prueba de Bartlett para la esfericidad son tales pruebas. ¿Dónde está la prueba de KMO en JMP?
Re: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)Gracias por su respuesta. Soy consciente de la metodología para computar KMO. Esperaba una solución más directa. SAS lo hace como un paso normal en Factor Analysis y PCA. Esto es tan básico para la investigación, pero requiere mucha mano de obra de forma manual, que usted pensaría que la gente de JMP habría reconocido la importancia hace mucho tiempo. Dicho esto, he enviado numerosas correcciones para los libros de texto escritos bajo el logotipo de SAS Press para corregir errores en la metodología PCA documentada para la aplicación JMP. Aparentemente, no hay una revisión por pares de libros publicados (y costosos) que pretenden proporcionar una guía paso a paso para realizar análisis multivariados.Re: Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)No creo que JMP tenga un cálculo directo para KMO. Estoy seguro de que alguien me corregirá si me equivoco. Puedes hacerlo tú mismo con algún esfuerzo. En Multivariable, puede producir Correlaciones y Correlaciones parciales y luego convertirlas en tablas de datos utilizando la función Crear en tabla de datos. Luego puede manipularlos manualmente o mediante secuencias de comandos para calcular KMO a partir de su definición.
Alternativamente, puede evaluar la colinealidad observando los valores VIF. Se pueden obtener de la plataforma multivariable solicitando correlaciones inversas. Las diagonales de esta matriz son los valores VIF para las variables asociadas.
