서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석나는 1 2 3과 같은 점수에 연결된 > 2 수준의 많은 서수 범주형 변수를 포함하는 사회 과학의 데이터 세트를 가지고 있습니다.
이러한 서수 변수 사이에 상관관계가 있는지 질문을 받았습니다. 이러한 종류의 데이터로 상관관계 및 PCA/요인 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까? 도움에 감사드립니다!
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석MCA의 차원은 PCA와 동일합니다. 여기에서 PCA에 대한 연속 데이터는 MCA로부터의 카이 제곱 거리이며 PCA 이전에 스케일링되었습니다.
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석MCA는 훌륭하게 작동하며 연관성을 찾기 위한 훌륭한 도구입니다! 차원 1 또는 2에서 낮거나 높은 점수를 의미하는 "차원"을 해석하는 방법을 모르겠습니다.
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석LCA는 빈도를 기준으로 행을 클러스터링합니다. 잠재 의미 체계 분석 클러스터 수준(변수).
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석MCA에 대한 기사에 감사드립니다. 잠재 클래스 분석은 어떻습니까? 이것은 서수 변수를 분류하는 것과 동등한 접근 방식입니까?
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석오해가 있다는 데 동의합니다.
이것을 봐주세요 기사 .
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석서수 데이터를 언급하는 내 논의 제목과 관련된 오해가 있다고 생각하십시오. 이는 다중 대응으로 처리할 수 있습니다.
그러나 서수 변수 위에 내 데이터 세트에는 개수(#defects) 및 점수(평점 1 - 5)와 같은 이산 숫자인 많은 요소가 포함되어 있으므로 내 질문은 이러한 이산 숫자 변수에 대한 요인 분석이 가능한지 여부입니다. 기본 상관 구조? 나는 이 불연속 변수 사이의 상관관계에 대해 혼란스럽습니다. 다변량 플롯 상관관계를 끔찍하게 보이게 만들 때 .. 반면에 컬러 맵을 볼 때 상관관계를 나타내는 많은 재&분홍색 점이 나타납니까? 이러한 불연속 요인을 올바르게 분석하는 방법은 무엇입니까?
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석불연속 수준의 수를 가질 수 있습니다. 변수가 범주형입니까? 이 수준을 세고 있습니까? 여전히 범주형 데이터 분석입니다.
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석오디날 하워 숫자가 카운트 또는 점수가 될 수 있다면 좋습니다.
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석아니요, PCA 또는 요인 분석은 서수 데이터를 분석하는 데 적합하지 않습니다. 값은 숫자가 아닙니다. 그것들은 단지 레이블일 뿐입니다. 그들은 "A"에서 "E"까지 될 수 있습니다. "A"에서 "E"까지 PCA 또는 요인 분석을 사용하지 않을 것입니다. 맞습니까?
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석Marc, 입력해 주셔서 감사합니다. 이 다중 대응 분석은 범주형 데이터에 잘 작동합니다!
1 2 4 5 와 같은 이산 숫자 데이터도 있습니다. 그러한 데이터에 대해 신뢰할 수 있는 PCA/요인 분석을 수행할 수 있습니까? 즉, 요인 분석이 상호 연관된 이산 효과의 올바른 그룹화를 제공합니까? 스피어맨 상관관계 접근 방식을 사용하는 것이 좋지 않습니까?
Re: 서수 데이터를 사용한 PCA/요인 분석상관 관계는 연속 변수에 대한 것입니다. 연결은 범주형 변수에 대한 것입니다.
다중 대응 분석을 시도하는 것이 좋습니다. 의 장을 참조하십시오. 도움말 > JMP 설명서 라이브러리 > 다변량 방법 가이드.
