Tale procedura ha il fine di trasformare le variabili originarie in nuove variabili correlate, in modo da ridurre la dimensione della interpretazione dei dati.
Le nuove variabili sono dette componenti principali cioè delle combinazioni lineari delle variabili originarie.
Le prime componenti principali dato che spiegano una elevata percentuale della variabilità , possono essere utilizzate per semplificare l’analisi dei dati .
Autore: Admin
Analisi della covarianza (Analysis of covariance)
Si tratta di un’analisi della varianza generalizzata, nella quale si tiene in conto una variabile che interviene nel determinare le risposte e si cerca di valutare la significatività.
Analisi dei residui (Residue analysis)
Si tratta di metodi di verifica delle assunzioni con un modello statistico.
esso viene realizzato con dati reali e mediante lo studio dei residui tra valori empirici e valori teorici risultanti dal modello stesso.
Si articola in diversi momenti sono:
1) rappresentazioni grafiche ;
2) test statistici ;
3) cross-validation.
Analisi dei gruppi [Cluster analysis]
Tecnica che facilita l’ analisi multidimensionale dei dati.
Essa raggruppa in classi unità statiche con caratteristiche simili