在主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)上执行Post Hoc是不合适的。Post Hoc是一种统计学术语,用于在进行方差分析后进行事后比较。主成分分析是一种降维技术,用于将高维数据转换为低维数据,以便更好地理解数据的结构和关系。
主成分分析的目标是通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中,使得投影后的数据具有最大的方差。这些新的坐标轴被称为主成分,它们是原始数据中的线性组合。主成分分析可以帮助我们发现数据中的模式和结构,但它并不涉及统计假设检验或事后比较。
如果您需要在主成分分析后进行统计假设检验或事后比较,您可以考虑使用其他适合的统计方法,如方差分析(ANOVA)或多重比较方法(如Tukey's HSD、Bonferroni校正等)。这些方法可以帮助您确定不同组之间的显著差异。
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