SPSS2 SPSS로 주성분 분석 수행할 때 고려할 사항 PCA 결과가 다르네?SPSS (= JASP, jamovi)로 산출한 PCA 결과는 SAS (= STATA, MATLAB, Orange, R, Python, SigmaPlot, OriginPro) 결과와조금 다릅니다. 점수 그림(score plot)의 시료 분포 경향이 전반적으로 비슷한데 값은 차이가 있습니다. 아래 두 산포도의 경향은 거의 비슷합니다. 그런데 자세히 보면 수치가 다릅니다. 가장 위에 있는 점을 보면, SPSS에서는 Y축 값이 3과 4 사이에 있는데, SAS에서는 4와 5 사이에 있습니다. 아래와 같이 두 결과를 중첩하면 SPSS 결과 수치가 작은 것을 알 수 있습니다. 그러나 우리 연구실의 PCA 목적이 시료를 그룹화하고 어떤 화학 성분의 기여도가 높은지 파악하는 것이므로 점수(sco.. 2024. 7. 2. SPSS 통계 소프트웨어 주성분 분석 SPSS를 생략하면 섭섭할 것 같아서 추가합니다. 입력자료 준비전체 65개 시료(산불 재, 토양, 나무 껍질)의 16종 PAHs 농도(ng/g) 자료(다변량 통계 자료)를 사용했습니다. 16종 중에서 불검출 비율이 높은 물질을 제외하고 10개의 PAHs 농도만 추렸습니다. 그리고 10개 농도를 합하여 시료별 총 농도를 계산하고, 개별 물질의 비율을 산정했습니다. 이 자료가 아래 스프레드시트에 보이는 자료입니다. 행별로 숫자를 합치면 1이 됩니다. 이와 같이, 시료별로 표준화된 프로필을 작성해서 PCA에 사용합니다. 이렇게 해야 시료별 오염 특성에 따라 점수그림(score plot)에서 그룹화 되는 시료들을 해석하기 편합니다. 단위가 다른 경우에는 별도의 표준화 없이 그대로 입력자료로 사용하면 됩니다. .. 2024. 7. 1. 이전 1 다음
