Análisis y comunicación de datos cuantitativos

Hemos tratado muchas veces el tema del análisis de componentes principales, pero siempre desde la perspectiva de un análisis clásico. Hoy he tropezado con un package de R, llamado pcaPP, que permite realizar análisis de componentes principales robustos según el algoritmo de Croux y Ruiz-Gazen.

Después de instalarlo he realizado un par de análisis con los datos del dataframe USArrests:

• En primer lugar, un análisis de componentes principales robusto -con pcaPP-.
• En segundo lugar, un análisis de componentes principales clásico -con FactoMineR-.

Estos son los comandos en R:

library(pcaPP)

library(FactoMineR)

acp.robusto<-PCAproj(USArrests,scale=sd)

acp.clasico<-PCA(USArrests)

Después he elaborado un gráfico con las coordenadas de los individuos -estados de EE.UU.- sobre el primer componente principal -robusto en el primer caso y clásico en el segundo-.

plot(acp.clasico$ind$coord[,1],acp.robusto$scores[,1])

He aquí el resultado:

Sobran los comentarios.