Prinsipal komponent analyse reduserer et sett av korrelerte variabler til et mindre sett av ukorrelerte variabler , forenkle en kompleks datasett for videre undersøkelse . Denne komplekse statistiske prosedyren kan utføres av mange data analyse programmer , eller ved add-on programmer som utvider evnene til noen eksisterende programpakker. Forenkling av datasett

Prinsipal komponent analyse er en data leting og reduksjon teknikk som analytikere bruker for å trekke ut den viktigste informasjonen fra store , forvirrende datasett. Analytikere bruke prinsipal komponent analyse når de har et stort antall observerte variabler som gjør synes et datasett uhåndterlig . Ofte er mange av variablene korrelert , noe som gjør dataene virke overflødig . Prinsipal komponent analyse forenkler data ved å uttrykke disse variablene i form av et mindre antall underliggende strukturer (kjent som hovedkomponenter ) som står for mesteparten av variansen i tiltakene.
Programvaren som brukes

kompleksiteten i prinsipal komponent analyse krever bruk av et program . En rekke statistiske software programmer eksisterer , og de fleste av dem er i stand til å gjennomføre prinsipal komponent analyse. De mest brukte programvarepakker for statistisk analyse inkluderer SAS , Stata og SPSS . Universiteter , forskningssentre, rådgivning organisasjoner og andre forskningsmiljøer profesjonelle bruker disse spesialiserte programmer. Alle tre programmene kan utføre prinsipal komponent analyse på et sett av data som legges inn i et regneark som radene representerer enkeltobservasjoner og søylene representerer separate variabler .
Egenskaper

De fleste programmer for prinsipal komponent analyse , deriblant SAS , Stata og SPSS , vil vise resultatene av prinsipal komponent analyse i en tabellform som inkluderer egenverdier , eller tiltak av forklart variasjon . Mange programmer vil også gi visuell visning av resultatene i form av en ur plot.
Hensyn

Prinsipal komponent analyse er noen ganger forveksles med faktor analyse , en annen data reduksjon teknikk som forklarer korrelert observasjoner i form av underliggende faktorer . De to er faktisk egne prosedyrer , selv om prinsipal komponent analyse er ett skritt i faktoranalyse . Men mange programvarepakker kombinere de to prosedyrene .

Annet viktig hensyn er at spesialiserte programvarepakker som SAS , SPSS og Stata er kostbare å kjøpe. Derfor kan disse programmene ikke være nyttig for folk som ikke har tenkt å gjennomføre hyppige statistiske analyser.
Excel

Folk som trenger å gjennomføre noen statistiske analyser , men ikke ønsker å kjøpe et spesialisert program , kan spørre om allment tilgjengelige regneark-programmer som Excel , er i stand til å gjennomføre prinsipal komponent analyse. Svaret er ja og nei. Selv om Excel har noen data analyse , hvor en bruker får tilgang til ved å installere analyseverktøyet -tillegget , ble programmet ikke først og fremst ment som en statistisk analyse program . Prinsipal komponent analyse og faktoranalyse er ikke blant funksjonene i data analyseverktøy .
Forebygging /løsning
p Det er et program som brukerne kan laste ned og installere for å forsterke Excel evner som et verktøy for dataanalyse . Addinsoft , et programvareselskap som spesialiserer seg på analytiske programmene . XLStat gjør Excel til å utføre prinsipal komponent analyse og andre prosedyrer. Programmet har samme brukervennlige prosedyrer som tillater brukere å velge dataene for å analysere bare ved å klikke en celle og dra over felt. Brukere kan kjøpe og laste ned XLStat fra Addinsoft nettside. Det er også en gratis prøveversjon som brukere kan prøve ut før de bestemmer seg for å kjøpe den.