Método de simulação e escolha de fatores na análise dos principais componentes

Abstract

Objetivo Existem vários critérios para a escolha do número de componentes a serem mantidos na análise de componentes principais. Esta escolha pode dar-se por critérios arbitrários (critério de Kaiser p.ex.) ou subjetivos (fatores interpretáveis). Apresenta-se o critério de simulação de Lébart e Dreyfus. Método É gerada uma matriz de números aleatórios, sendo realizada a análise de componentes principais a partir dessa matriz. Os componentes extraídos de um conjunto de dados como este representam um limite inferior que deve ser ultrapassado para que um componente possa ser selecionado. Utiliza-se como exemplo a análise de componentes principais da escala de Hamilton para a depressão (17 itens) numa amostra de 130 pacientes. Resultados e Conclusões O método de simulação é comparado com o método de Kaiser. É mostrado que o método de simulação mantém apenas os componentes clinicamente significativos ao contrário do método de Kaiser.

Objective There are many methods to determine how many components should be retained in principal components analysis. This choice can be made on the basis of arbitrary (Kaiser) or subjective (Interpretable factors) criteria. This work presents the simulation criteria of Lébart e Dreyfus. The method create a matrix of randomized numbers and a principal component analysis is performed on the basis of this matrix. The components extracted from this data represent the cut off values. Those that exceed this cut off value should be retained. As an example, a principal component analysis is performed with the Hamilton depression rating scale (17 items) on a sample of 130 subjects. Results and Conclusion The Simulation method is compared with the Kaiser method and is shown that the Simulation method maintains the components clinically significant.