Question

我正在尝试对属于两组的个体进行二分变量（潜在连续标度）的主成分分析，以查看此类组在主成分方面是否有所不同。由于您的二进制数据下有一个潜在的连续标度，因此我使用了四色相关。这是我正在使用的数据的示例

df <- data.frame(CMS_1 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_2 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_3 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_4 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_5 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_6 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_7 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_8 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_9 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_10 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_11 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_12 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_13 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              CMS_14 = sample(2, replace = T, size = 10)-1,
              disease_status = sample(2, replace = T, size = 10)-1)

“ CMS_1：CMS_14”是我感兴趣的用于提取主成分的二分变量。 “疾病状态”表示组成员身份，即受试者是否患有疾病。这是从四色相关矩阵产生主成分的代码。

library(psych)

library(factoextra)

library(FactoMineR)

df <- df %>% mutate_if(is.numeric, as.factor)

df_matrix<-data.matrix(df[,-15])

df_tetra<-tetrachoric(df_matrix)

res.pca <- PCA(df_tetra$rho, graph = FALSE)

如果我不喜欢“ res.pca”，它会说：

主成分分析（PCA）结果 对14个人进行了分析，由14个变量描述

我有兴趣为个人提取结果，以查看这些个人所属的群体是否对主要组成部分做出不同的贡献。如果我将原始数据集（df）传递给函数PCA（），则来自factoextra的函数get_pca_ind（）和fviz_pca_ind（）会起作用。但是，由于我使用了四色相关矩阵，因此将同一组变量（CMS_1：CSM_14）视为个体。实际上，正如我在上面写的，检查PCA（）在四色矫正矩阵上的结果会带来：对14个人进行了分析，由14个变量描述。谢谢！

二分变量的主成分分析

0 个答案: