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JMP > Faktorenanalyse > Problem mit der Eingabestruktur

Hallo JMP-Community,

Ich habe einen großen Datensatz (354 Fälle [Zeilen] x 4800 Variablen [Spalten]), der aus einer metabolomischen Analyse abgeleitet wurde. Beim Überprüfen der Daten mit PCA ist mir eine klare Trennung der Daten in zwei Populationen aufgefallen (siehe unten). Jetzt muss ich den möglichen Beitrag der Eigenschaften der Fälle (z. B. Geschlecht, Alter, Behandlung) zu dieser Trennung bewerten.

Ich ging davon aus, dass die Faktorenanalyse die richtige Plattform wäre, verstand jedoch nicht, wie ich die Eingabe für diese Analyse richtig formatieren sollte.

Ich kann die tatsächlichen Daten aufgrund ihrer Vertraulichkeit nicht weitergeben. Lassen Sie mich daher wissen, ob es hilfreich wäre, wenn ich eine simulierte Tabelle erstellen und weitergeben würde.

Am besten,

TS

Erweiterte statistische ModellierungWindowsBetreff: JMP > Faktorenanalyse > Problem mit der Eingabestruktur

Kein Problem @Thierry_S ,

Ich habe keine Erfahrung mit so vielen Faktoren.

Vielleicht ist es eine gute Idee, eine Beispieltabelle zu haben, um weitere Ideen von der Community zu erhalten.

 

Da Sie die Cluster (dh das „y“) bereits identifiziert haben, was ist mit dem Antwort-Screening zum Identifizieren (und Filtern) wichtiger Faktoren? Ich glaube, man muss verschiedene Wege testen und vergleichen.

Betreff: JMP > Faktorenanalyse > Problem mit der Eingabestruktur

Hallo @Georg ,

 

Vielen Dank, dass Sie mich an die Beispiele und den Skriptleitfaden erinnert haben. Ich habe diese Beispiele studiert, aber ich kämpfe immer noch damit, diese Methode auf meinen großen Datensatz anzuwenden. Macht es überhaupt Sinn, 4800 Variablen in der Faktorenanalyse zu betrachten? Ich fange an zu glauben, dass meine ursprüngliche Frage falsch war.

Am besten,

TS

Betreff: JMP > Faktorenanalyse > Problem mit der Eingabestruktur

Hallo @Thierry_S , haben Sie die beiden Beispiele im Skriptindex überprüft?

Vielleicht führt dich das weiter. Viel Glück.

 

Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Cities.jmp" );
obj = dt << Principal Components(
 Y( :OZONE, :CO, :SO2, :NO, :PM10 ),
 "on Correlations"
);
obj << Factor Analysis( "ML", "SMC", 2, "Varimax" );