主成分分析在什么条件下才有效

问题描述

精选答案

主成分分析应用的前提条件

1、因子数量应该比较多,否则搞主成分就没有意义。

2、因子之间的共线性或相关关系要比较强,所以要进行KMO检验。

3、变量类型必须为连续变量(可简单理解为有大小之别的数据,如植被盖度、海拔、温度、降水等),分类变量(无大小之分)是不能加入分析的,如坡向、树种等。很多论文把坡向的东西南北转化为1、2、3、4,虽然软件是可以给你算的,但结果毫无意义!!主成分分析说到本质上是分析的方差,可以想象无大小之分的数据,如何来计算方差!

四、重要分析结果的解读

1、如何确定是否可以做主成分分析。要看KMO的统计值,如果值>0.7,才表示适合做主成分分析

2、如何确定主成分的个数。重点看两个值,主成分的特征值要>1,累计贡献率要>80%

3、如何确定重要因子。要看转置矩阵中的各因子对应的特征值,值的正负表示正影响还是负影响,通常这个值的绝对值要大于0.3。

4、各主成分的定性。统计永远给出的是数值,关键是如何进行生态学意义的解读,这个要看具体研究的问题,在此不展开。