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¿Cómo se identifican las variables que separan a varios grupos?

No tengo muchos conocimientos de estadística. Estoy trabajando en la morfometría multivariante de una muestra de ranas. Tengo una matriz de datos de 19 variables (características continuas) para unas 250 muestras. Las muestras se dividen en 4 grupos diferentes (morfotipos).

¿Es el PCA la mejor manera de ver si las muestras que pertenecen a un grupo se agrupan? ¿Cómo se pueden identificar las variables que más contribuyen a la separación de los clusters? ¿Qué otros métodos podrían ayudar en un estudio como éste?

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Zizzencs Puntos 1358

La primera pregunta es si ya sabe qué rana pertenece a qué morfotipo Si lo sabe, y su objetivo es utilizar estas ranas para analizar mejor cómo varían los morfotipos en estas variables, entonces quiere un análisis discriminante. Esto podría permitir a los investigadores posteriores colocar con precisión las ranas en morfotipos basados en estas variables.

Si no sabe qué rana pertenece a cada morfotipo, el análisis de conglomerados puede ser útil.

Ambos métodos tienen muchas opciones y subtipos.

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Tyson Phalp Puntos 156

Creo que conoces la pertenencia al grupo por lo que como dijo @PeterFlom el análisis discriminante es una buena alternativa. Un método similar sería estimar un modelo Multinomial (logit o probit). En este modelo, se estima la probabilidad de clasificar una rana en un determinado k grupo en función de sus características x .

P[G=k]=Φ(βkjxj) donde Φ es la función de distribución de la probabilidad que se asume. El script en los parámetros beta muestra que cada característica tiene un impacto diferente en la posibilidad de clasificación en diferentes grupos.

La versión más sencilla de este modelo es el logit multinomial y existen varias extensiones del mismo. Supongo que es un comienzo asequible si eres relativamente nuevo en la estadística.

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