欠損値を含む多変量主成分分析の実行JMP 16.2.0 を使用して、[分析] メニュー オプションから主成分 (多変量) 分析を実行しています。 私のデータには、2 つのカテゴリーにそれぞれ 15 回の治療の 4 回の担当者が含まれています (つまり、合計で 120 回の担当者)。 データは Grubbs テストを受けており、外れ値は担当者から削除されているため、データ テーブルにギャップが生じています。 すべての変数の PC 分析を全体的な分析として実行し、「カテゴリ別」で実行しても問題はありません。 ただし、「処理ごと」に実行すると (添付の画像を参照)、値が欠落している処理ごとに次のエラーが発生します。データに欠損値が含まれており、変数の数が観測値の数を超えているため、既定の推定方法は使用されませんでした。 推定方法がペアワイズに切り替わりました。
Q1: 欠損データを使用して PC 解析を実行する別の方法はありますか? 私はこれがかなり新しく、JMP/SASで適切にコーディングする方法がわからないため、これはコーディングなしで行う必要があります。
Q2: すべてをペアで実行した場合でも、信頼できるデータが得られますか?
分析データ表Re: 欠損値のある多変量主成分分析の実行多変量解析を使用する前に、小さなサンプル (4 回の反復) で単変量外れ値検定を使用しました。 すべてのデータを使用した多変量解析はどのように見えるでしょうか? 明らかな一変量外れ値は、より高い次元で相関している可能性があります。
治療とは？ 他の変数は治療の変更に対する反応ですか?
あなたは読んだことがありますか？ PCA のドキュメント? 分散の推定に使用されるさまざまな方法を理解するには、この章の最後にある説明を参照してください。 正しい分析を行うためにスクリプトを作成する必要はありません。
Re: 欠損値のある多変量主成分分析の実行返信いただきありがとうございます。 すべてのデータを使用した多変量 PCA 出力は、外れ値がない場合 (ペアワイズ法) よりも高い相関 (既定の方法) を示しています。 外れ値が検出されなかったデータに対してペアワイズ法とデフォルト法を使用した場合、出力に違いはありません。
はい、異なる肥料による処理を測定して、処理に応じた栄養値を取得しました（変数）。
情報をありがとう - これは大いに役立ちます!
