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手把手带你用Graphpad傻瓜式做PCA主成分分析!
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首先,我们在软件中,点击“现有文件”这(英文版叫Multiple variables),选择导入数据。把我们刚才的数据导入进去。 然后我们点击上方“分析”中的“主成分分析”,这里我们除了编号和班级不选,另外数据都选上。Option中我们可以选择合适的分析方法,今天我们默认不变。Output中我们选择需要导出的数据,把这些报告都勾选上,同时为了出来的图能够区分A和B班,我们把符号填充颜色选成根据B来区分。 最后的graph就是生成那些图片,比如第1个就是我们的PCA散点图,第2个是loading图,是来找到哪个学科是关键影响的,碎石图就是判断前几个成分能够解释全部变量。 点击确认后,分析结果就出来了。我们看到PC1主成分,能够解释50.97%的变量,到PC2就已经能够解释80%以上了。后面还有一系列数据,供你参考。 接着我们看到PCA散点图,A和B是不是就很好的区分开了。这样的图就能直接放到论文里了! 我们再看到loading图,它很好的把所有学科与主成分的相关性展示出来。比如历史,他是与PC1呈显著的负相关,代表着它可能是最影响班级成绩的学科! 这种基础教学大家喜欢吗?可以的话下一期继续!
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