Giới thiệu tài liệu
Đocument này miêu tả về hai Principal Component Analyses (PCA) cho các biến độc lập và phụ thuộc. Đồ thị có xây dựng mô hình phân tích tương quan – hồi quy, đánh giá kết quả trung bình cho các biến đo và đưa ra một số chỉ dẫn quan trọng.
Đối tượng sử dụng
Nhà nghiên cứu, sinh viên khoa học về đồ thị hoặc phân tích dữ liệu.
Nội dung tóm tắt
Trong document này, tác giả thực hiện hai Principal Component Analyses (PCA) cho các biến độc lập và phụ thuộc. Mỗi PCA được sử dụng cho một biến riêng, kể cả trong việc xây dựng mô hình phân tích tương quan – hồi quy (Correlation and Regression Analysis) để đánh giá quan hệ giữa các biến. Nhận được kết quả độ dành cho mỗi PCA, tác giả lựa chọn 5 hoặc 6 component nhất quán để phân tách toàn bộ variances. Tuy nhiên, kết quả của mỗi PCA không có sự thay đổi lớn trong việc chỉ dẫn mức độ quan hệ giữa các biến. Ngoài ra, tác giả cũng tính toán kết quả trung bình cho từng biến đo và phân tích quan hệ giữa các biến trong việc xây dựng mô hình. Một số chỉ dẫn kết luận của document này là rằng có quan hệ đồng nhất giữa các biến đo và các component, và việc sử dụng mô hình phân tích tương quan – hồi quy để đánh giá độ chính xác của mô hình.
