Hauptkomponentenanalyse reduziert eine Reihe von korrelierten Variablen auf eine kleinere Gruppe von nicht korrelierten Variablen , die Vereinfachung eines komplexen Daten für die weitere Prüfung eingestellt . Diese komplexe statistische Verfahren kann durch viele Datenanalyse -Software-Programme , oder durch Add-on- Programme, die die Fähigkeiten einiger bestehender Software-Pakete erweitern durchgeführt werden. Vereinfachung von Datensätzen
Hauptkomponentenanalyse ist ein Daten- Exploration und Reduzierung Technik verwenden , dass die Analysten zum Extrahieren der wichtigsten Informationen aus unübersichtlich großen Datenmengen. Analysten Hauptkomponentenanalyse zu verwenden , wenn sie eine große Anzahl von beobachteten Variablen, die einen Datensatz erscheinen unhandlich machen. Oft werden viele der Variablen korreliert , wodurch die Daten überflüssig erscheinen . Hauptkomponentenanalyse vereinfacht die Daten durch die Expression dieser Variablen in Bezug auf eine kleinere Anzahl von zugrunde liegenden Strukturen (bekannt als Hauptkomponenten ) , die Rechnung für die meisten der Varianz in der Maßnahmen.
Software
Gebrauchte
Die Komplexität der Hauptkomponentenanalyse erfordert die Verwendung eines Software-Programm. Eine Vielzahl von statistischen Software-Programme vorhanden sind, und die meisten von ihnen sind in der Lage die Durchführung der Hauptkomponentenanalyse . Die am häufigsten verwendeten Software-Pakete für die statistische Analyse sind SAS, Stata und SPSS . Universitäten , Forschungszentren , Beratung und anderen Forschungs- Profis nutzen diese spezielle Software-Programme. Alle drei Programme können Hauptkomponentenanalyse auf eine Reihe von Daten in einer Tabellenkalkulation eingegeben , in der die Zeilen stellen einzelne Beobachtungen und die Spalten repräsentieren separaten Variablen durchführen .
Funktionen
meisten Software-Programme für Hauptkomponentenanalyse , einschließlich SAS, Stata und SPSS , zeigt die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse in tabellarischer Form , die die Eigenwerte oder Maßnahmen der erklärten Varianz beinhaltet . Viele Programme werden auch eine visuelle Darstellung der Ergebnisse in Form eines Screeplot .
Überlegungen
Hauptkomponentenanalyse manchmal mit Faktor -Analyse, eine andere Datenreduktion verwirrt Technik, die korrelierte Beobachtungen erklärt in Bezug auf die zugrunde liegenden Faktoren . Die beiden sind eigentlich getrennte Verfahren , obwohl Hauptkomponentenanalyse ist ein Schritt in die Faktorenanalyse . Jedoch verbinden viele Software-Pakete die beiden Verfahren .
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass spezialisierte Softwarepakete wie SAS , SPSS und Stata teuer zu erwerben sind . Daher können diese Programme nicht nützlich sein für Leute, die nicht vorhaben, häufig statistische Analysen durchzuführen .
Excel
Personen, die einige statistische Analysen durchzuführen brauchen, aber lieber nicht ein spezielles Programm zu kaufen, könnte man fragen , wenn überall erhältlich Tabellenkalkulationsprogrammen wie Excel, leiten kann Hauptkomponentenanalyse sind . Die Antwort ist ja und nein. Obwohl Excel hat einige Datenanalyse -Fähigkeiten, die ein Benutzer durch die Installation das Analyse-Tool Add-In zugreifen können , wurde das Programm nicht in erster Linie als eine statistische Analyse -Programm vorgesehen. Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse gehören nicht zu den Funktionen in der Daten -Analyse-Tool .
Prävention /Lösung
Es ist ein Programm , dass die Benutzer herunterladen und installieren können zur Verbesserung der Excel -Funktionen als Werkzeug der Datenanalyse. Addinsoft , ein Software-Unternehmen , die in der analytischen Programme spezialisiert . XLSTAT ermöglicht Excel Hauptkomponentenanalyse und andere Verfahren durchzuführen. Das Programm verfügt über die gleichen benutzerfreundlichen Verfahren, die Benutzer auf die Daten einfach analysieren , indem Sie auf eine Zelle, und ziehen über die Felder auswählen können . Nutzer kaufen und herunterladen können XLSTAT vom Addinsoft Website. Es gibt auch eine kostenlose Testversion , die Benutzer können ausprobieren , bevor sie es kaufen.
