Home | KTL nâng cao | Phương pháp phân tích CATPCA – SPSS

Phương pháp phân tích CATPCA – SPSS

I. GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH CATPCA

Phân tích CATPCA hay còn gọi là phân tích thành phần chính dạng danh mục CATPCA (Categorical principal components analysis) là được sử dụng tinh giản dữ liệu khi dữ liệu các biến có dạng phân loại, với mục tiêu là xác định các thành phần chính của một tập biến có khả năng giải thích (đại diện) tốt nhất cho dữ liệu.

CATPCA có cách tiếp cận tương tự như PCA truyền thống. Cả 2 phương pháp này đều nhằm mục đích:

  • Giúp giảm số chiều của dữ liệu,
  • Xây dựng một không gian mới ít chiều hơn, nhưng có khả năng biểu diễn dữ liệu tốt tương đương không gian cũ. Các trục tọa độ trong không gian mới được xây dựng sao cho trên mỗi trục, độ biến thiên của dữ liệu trên đó là lớn nhất có thể. Chiều nào cho thấy dữ liệu biến thiên càng lớn thì thành phần ứng với chiều đó càng có khả năng giải thích tốt hơn.
  • Trong không gian mới, các thành phần chính của dữ liệu có thể được khám phá, mà nếu đặt trong không gian cũ thì khó phát hiện. Các thành phần chính này là kết hợp của các nhóm biến quan sát.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!