Principal Component Analysis and Factor Analysis: differences and similarities in Nutritional Epidemiology application

Conclusion: PCA and FA should not be treated as equal statistical methods, given that the theoretical rationale and assumptions for using these methods as well as the interpretation of results are different.RESUMO: Introdu ção: Métodos estatísticos de análise multivariada, tais como Análise de Componentes Principais e Análise Fatorial, têm sido cada vez mais utilizados nos estudos em Epidemiologia Nutricional, no entanto equívocos quanto à escolha e aplicação dos métodos são observados. Objetivos: Os objetivos deste estudo são comparar e apresentar as principais diferenças e similaridades conceituais e metodológicas entre Análise de Componentes Principais e Análise Fatorial visando à aplicabilidade nos estudos em nutrição. Métodos: Análise de Componentes Principais e Análise Fatoria l foram aplicadas em uma matriz de 34 grupos de alimentos que expressaram o consumo alimentar médio de 1.102 indivíduos de um estudo populacional. Resultados: Um total de dois fatores foi extraído e juntos explicaram 57,66% da variância comum entre as variáveis dos grupos alimentares, enquant o um total de cinco componentes foi extraído e juntos explicaram 26,25% da variância total. Entre as principais diferenças envolvendo os dois métodos estão: pressuposto de normalidade; as matrizes de variância-covariância/correlação, com consequente quantidade de variância explicada; a car ga fatorial/componente e o erro associado. Entre as similaridades estão...
Source: Revista Brasileira de Epidemiologia - Category: Epidemiology Source Type: research