GraphPad Prism软件中文教程10-多元数据：主成分分析（PCA）与主成分回归（PCR）

面对数十个变量是否感到数据过载？在本教程中，将演示如何运用GraphPad Prism进行主成分分析（PCA）与主成分回归（PCR），从而简化复杂数据集、可视化隐藏规律并构建强健的预测模型。

通过真实的教育研究数据（同样适用于基因组学、生态学等任一高维数据领域），我们将把数十个相关变量浓缩为少数关键性的“主成分”，解读载荷因子与得分矩阵，并运用PCR在避免多重共线性的前提下精准预测核心结局指标。

本视频将带您掌握：
• 在Prism中规范数据格式并运行PCA分析（含数据标准化流程）
• 核心结果解析：特征值、方差解释百分比、碎石图与载荷矩阵
• 通过双标图可视化变量聚类关系与相互影响
• 识别驱动数据集变异的关键变量
• 执行主成分回归（PCR）预测核心结局变量的方法
• 低方差解释率的应对策略与PCR回归结果的深度解读

 
请购正版GraphPad Prism软件，欢迎联系北京睿驰科技。