大家好！
我对一个数据集进行了偏最小二乘分析 (PLS-DA) 检验，该数据集包含 5 种不同体系在 5 种不同处理方法下的 FTIR 光谱数据。我使用了拟合模型平台，以便能够处理 Y 变量中的分类变量。根据 PRESS 统计数据，该模型的最佳因子数为 7，并且对我的样本具有良好的区分能力。
然后，我注意到菜单界面提供的统计数据与交叉验证（PRESS、van der Voet 等）相关。出于内部目的，我需要运行置换检验来检查模型的统计显著性（即模型的判别能力并非仅仅源于随机因素）。理想情况下，我需要构建一个如附图所示的图表（图片来源：Daniloski 等人，2022）。
我尝试过使用多变量 > 偏最小二乘法，然后在验证框中填充一个我使用预测模型下的“创建 K 倍验证列”选项创建的验证列（在本例中，我创建了一些虚拟变量来替换连续变量中的分类变量，以便平台能够处理它们）。这样做之后，我首先注意到的是，该模型中统计显著因子的数量现在只有 5 个（之前是 7 个），而且判别能力大幅下降。此外，我仍然不知道如何绘制 Daniloski 等人（2022 年）的图表。
如果有人能阐明如何做到这一点，我将不胜感激，理想情况下，通过保留 7 个因素（即通过拟合模型平台构建模型并使用分类变量），因为该模型可以更好地区分我的样本。
提前致谢。
马里亚纳
