Actualmente, JMP PLS puede incluir variables categóricas en el modelo PLS estableciendo múltiples variables ficticias para cada variable categórica. Por ejemplo, si tengo una variable de tres niveles, tipo de chasis, nivel bajo, nivel medio y nivel alto, JMP generará 3 variables ficticias, tipo de chasis bajo (1 para tipo de chasis = nivel bajo, 0 para otros), tipo de chasis medio (1 para tipo de chasis = nivel medio, 0 para otros) y tipo de chasis alto (1 para tipo de chasis = nivel alto, 0 para otros), y luego incluya esas variables en PLS para obtener el modelo final. De esta manera, el valor VIP se calculará para cada nivel de la variable de tipo de chasis original, pero no un valor VIP para la variable de tipo de chasis completo. Existe un nuevo método llamado PLS-CAP (algoritmo PLS para predictores categóricos) que puede generar un único valor VIP para una variable categórica sin importar cuántos niveles tenga la variable categórica (ver archivo PDF adjunto). Es muy útil para nuestro análisis del consumidor porque normalmente queremos entender el impacto de una variable en lugar de cada nivel de la variable impacto a la respuesta. Espero que JMP pueda agregar esta función en el módulo PLS.
Zhiwu Liang liang.zw@pg.com Centro técnico de Kobe Japón
