Dr. Carlos Minchón Medina
Análisis de Componentes Principales
Intensidad del espectro de fluorescencia a cuatro longitudes de onda diferentes para una serie de compuestos.
CompuestoLongitud de onda (nm)
300 350 400 450A 16 62 67 27B 15 60 69 31C 14 59 68 31D 15 61 71 31E 14 60 70 30F 14 59 69 30G 17 63 68 29H 16 62 69 28I 15 60 72 30J 17 63 69 27K 18 62 68 28L 18 64 67 29
Media 15.75 61.25 68.92 29.25D. Estándar 1.48 1.66 1.51 1.48
r: Spearmanp: Significancia
Utilice la matriz de correlación si tiene
sentido estandarizar las
variables (la opción común
cuando las variables se miden
con escalas diferentes).
VARIABLES LATENTES (OCULTAS)
9.42425Suma de varianzas
Utilice la matriz de covarianzas si no
desea estandarizar las variables
4
9.42425
PC1 para A:
Suma de Varianzas
Componentes principales de la matriz de covarianzas
Variables - componentes
Correlación cero
Valores propios
Covarianza nula
Signos de componentes están invertidos
Componentes en Minitab(Basado en covarianzas)
Componentes en Minitab(Basado en correlaciones)
Número de componentes
• Autovalores o raíz latente: Criterio del promedio de Kayser-Guttman >1 (explica al menos una variable)
• Criterio a priori.• Porcentaje de la varianza: 6%
en ciencias sociales.• Contraste de la caída: Gráfico
de sedimentación.• Heterogeneidad de la
muestra. Los primeros factores representan aquellas variables que son más homogéneas a lo largo de la muestra.
Cuántos componentes?
Se retienen las componentes con raíz característica mayor al promedio:
Si se utiliza variables tipificadas (correlaciones), se retiene las
componentes con raíz característica mayor a 1.
Valores atípicos
A T I P I C O S
Gráfica de carga
B i p l o t
Gráfica de doble proyección para los 2 primeros componentes. Grafica una sobreposición de las gráficas de puntuación y carga para los dos primeros componentes