Аналіз головних компонентів (PCA) є найбільш широко використовуваний багатовимірний статистичний інструмент у сенсорному аналізі. У разі застосування до досліджень прийнятності вхідні дані складаються з матриці вибірки (рядки) за споживачами (стовпці), а результат відомий як відображення внутрішніх переваг (Greenhoff & MacFie, 1994).

Аналіз головних компонентів (PCA) — це широко використовувана багатовимірна аналітична статистична техніка, яку можна застосувати до даних QDA, щоб зменшити набір залежних змінних (тобто атрибутів) до меншого набору базових змінних (званих факторами) на основі моделей кореляції між вихідні змінні (Лоулесс …

Якщо пробуються різні шкали, їх слід описати. PCA є інструментом для визначення основних осей дисперсії в наборі даних і дозволяє легко досліджувати дані, щоб зрозуміти ключові змінні в даних і виявити викиди. За правильного застосування це один із найпотужніших інструментів у наборі інструментів аналізу даних.

Найважливішим використанням PCA є для представлення багатовимірної таблиці даних як меншого набору змінних (підсумкових індексів), щоб спостерігати тенденції, стрибки, кластери та викиди. Цей огляд може виявити взаємозв’язки між спостереженнями та змінними, а також між змінними.

Аналіз основних компонентів, або PCA, є метод зменшення розмірності, який часто використовується для зменшення розмірності великих наборів даних, перетворюючи великий набір змінних у менший, який все ще містить більшу частину інформації у великому наборі.

Помічники з особистого догляду часто є порятунком для батьків дітей з особливими потребами та сімей, які доглядають за літніми родичами. PCA допомагають у повсякденній діяльності, або ADL, яка включає їжу, туалет, купання, одягання та мобільність.