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