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Análise de componentes principais
Análise de componentes principais
Sébastien MEIGE avatar
Escrito por Sébastien MEIGE
Atualizado há mais de um ano

Introdução ao PCA

O PCA é um método estatístico, relacionado com a família das estatísticas multivariadas, baseado na redução de dimensões cujo objectivo é compreender o que discrimina entre grupos de indivíduos.

Consiste no estudo de dados multidimensionais, transformando-os em variáveis novas, relacionadas com a decoração. Estas novas variáveis são chamadas componentes principais ou eixos principais.

Uma das vantagens do PCA é que permite visualizações de dados multidimensionais num plano bidimensional, minimizando a perda de informação, conhecida nas estatísticas como inércia.

Interesses da CPA

O PCA é um método estatístico muito visual que permite :

  • ambos para estudar as correlações entre as variáveis,

  • Também é possível identificar grupos de indivíduos que são homogéneos dentro do mesmo grupo e diferenciados entre os diferentes grupos.

Pode ser aplicado em muitas áreas, e fornece resultados visuais e de fácil interpretação.

Aplicação do PCA ao estudo de seroprevalência SEROCOV56

No estudo SEROCOV56 , o PCA foi utilizado para observar as diferenças nos testes positivos entre os diferentes kits.

Uma das interpretações subjacentes consiste em aproximar uma forma de cinética de aparência entre os resultados dos testes.

Antes da aplicação do PCA, as densidades ópticas foram normalizadas para que pudessem ser comparadas entre si.

Os resultados obtidos para o gráfico de correlação dos eixos principais foram os seguintes:

Partindo do mostrador superior direito para o inferior direito, observamos um padrão de cinética de aparência (idêntico ao encontrado na análise do teste de concordância do mesmo estudo), a saber :

1. IgM,

2. IgA,

3. pico IgG,

4 IgG "Nucleocapsid".

Estes primeiros resultados parecem indicar cinética de aparência (IgM > IgA > IgG "Spike" > IgG "Nucleocapside"), levando ao interesse de utilizar todos os kits.

Por favor note:

No nosso caso, o uso de PCA não está associado a uma análise do factor de risco, por associação com variáveis de interesse e obtenível através de uma regressão de classificação reduzida (método RRR).

Para mais informações sobre PCA e análise de dados

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