Hallo zusammen!
Ich habe einen PLS-DA-Test für einen Datensatz durchgeführt, der aus FTIR-Spektraldaten von fünf verschiedenen Systemen unter fünf verschiedenen Behandlungen besteht. Ich habe die Fit-Modell-Plattform verwendet, um kategoriale Variablen in meinen Y-Variablen verarbeiten zu können. Laut PRESS-Statistiken hat dieses Modell eine optimale Faktoranzahl von 7 und verfügt über eine gute Trennschärfe zwischen meinen Stichproben.
Dann fiel mir auf, dass die von der Menüoberfläche bereitgestellten Statistiken auf Kreuzvalidierungen (PRESS, van der Voet usw.) beruhen. Für interne Zwecke musste ich einen Permutationstest durchführen, um die statistische Signifikanz des Modells zu überprüfen (d. h., dass die Unterscheidungskraft des Modells nicht nur auf Zufall beruht). Idealerweise müsste ich ein Diagramm wie das beigefügte erstellen (Bildnachweis: Daniloski et al., 2022).
Ich habe versucht, dies zu erreichen, indem ich die multivariate Methode > partielle kleinste Quadrate verwendet und dann das Validierungsfeld mit einer Validierungsspalte ausgefüllt habe, die ich mit der Option „K-fache Validierungsspalte erstellen“ unter der prädiktiven Modellierung erstellt habe (in diesem Fall habe ich Dummy-Variablen erstellt, um meine kategorialen Variablen für kontinuierliche zu ersetzen, damit die Plattform sie verarbeiten kann). Dabei ist mir als Erstes aufgefallen, dass die Anzahl der statistisch signifikanten Faktoren in diesem Modell jetzt 5 beträgt (im Vergleich zu den vorherigen 7) und die Unterscheidungsfähigkeit erheblich abgenommen hat. Außerdem weiß ich immer noch nicht, wie ich das Diagramm von Daniloski et al., 2022 erstellen soll.
Ich wäre sehr dankbar, wenn mir jemand erklären könnte, wie dies idealerweise durch Beibehaltung der 7 Faktoren (d. h. durch Erstellen des Modells über die Fit-Model-Plattform und Verwenden kategorialer Variablen) erreicht werden kann, da dieses Modell meine Stichproben besser unterscheiden konnte.
Dank im Voraus.
Mariana
