Análise de Componentes Principais (ACP) - SPSS
Introdução
A ACP consiste na determinação de uma transformação ortogonal das variáveis
originais para um novo conjunto de variáveis não correlacionadas que são
obtidas em ordem decrescente de importância. As novas variáveis, chamadas de
componentes, são com- binações lineares das variáveis originais.
O propósito principal da ACP é substituir as variáveis originais por um
número menor (redução) de variáveis que são função das variáveis originais.
Em geral, espera-se que os primeiros componentes chamados componentes
principais (em número menor do que o de variáveis originais) compreendam a
maior parte da variação total no conjunto de dados original tal que a
dimensionalidade efectiva dos dados pode ser reduzida.
A ACP é apropriada quando as variáveis sob investigação são todas de mesma
natureza, de modo que não tenhamos, por exemplo, uma variável dependente e
várias variáveis explicativas como no caso da regressão múltipla.
O objectivo usual da análise é verificar se as primeiras poucos componentes
principais compreendem a maior parte da variação total dos dados originais.
Mas, recomenda-se que as variáveis originais sejam correlacionadas entre si.
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