Biplot de componentes principales

Variables y casos sobre los ejes principales.

Definición

El biplot de componentes principales proyecta observaciones y variables sobre el plano de los dos ejes principales: los puntos son los casos y las flechas, los indicadores. El ángulo entre dos flechas dice si miden lo mismo, y la cercanía entre puntos, en qué se parecen los casos. Se usa para ver qué indicadores de un panel sobran.

Editar con tus datos SVG Spec JSON

Tres de los seis indicadores del comité son el mismo número

Datos: label · value
Buena para: Descubrir qué indicadores de un panel dicen lo mismo y cómo se agrupan los casos según ellos.
Evítala cuando: Cuando el público no conoce el análisis de componentes principales, o cuando el plano recoge poca parte de la variación.
Se lee bien: Entre 4 y 400 elementos; dibuja hasta 400
Datos que faltan: Se niega a dibujar y dice qué valor falta.
Accesibilidad: Lector de pantalla: resumen en texto · respeta «reducir movimiento»

Forma de los datos

Qué columnas pide

Columna	Tipo	Para qué
`label`	string	El nombre de cada observación: una fila por observación. Es lo que se escribe junto a su punto y lo que devuelve el tooltip.
`value`	number	Cada columna numérica restante es una VARIABLE del análisis, y su encabezado es el nombre que se escribe en la punta de su flecha. Hacen falta al menos 3 y la figura admite hasta 24. Las columnas que identifican la fila («id», «código», «orden», «nº») se descartan por nombre; una columna derivada de las otras (un total, un índice compuesto) NO se puede detectar y entra en el análisis como una variable más.

Tamaños

Recompuesta, no encogida

El motor vuelve a componer la pieza a cada ancho: los rótulos conservan su cuerpo y la figura gana alto si lo necesita.

Móvil · 468 × 769 px

Escritorio · 988 × 848 px

Cuándo usarla

Tres preguntas antes de elegirla

¿Quieres ver casos y variables a la vez?

Si solo importa qué indicadores van juntos, una matriz de correlaciones lo dice celda a celda.

Sí: quédate con biplot de componentes principales

No: usa Matriz de correlaciones

¿Ya sabes cuántos componentes mirar?

Si primero hay que decidir cuántos ejes merecen la pena, el gráfico de sedimentación enseña cuánta varianza explica cada uno.

Sí: quédate con biplot de componentes principales

No: usa Gráfico de sedimentación

¿Partes de los indicadores originales y no de coordenadas ya calculadas?

Si las coordenadas ya vienen proyectadas por otro método, un mapa de embeddings las dibuja tal cual.

Sí: quédate con biplot de componentes principales

No: usa Mapa de embeddings

Código

La misma pieza, con tus datos

import { getPreset, renderComposition } from 'visx-render/node';

const spec = await getPreset('pca-biplot');
spec.data.rows = misFilas; // label, value
const { svg, warnings } = await renderComposition(spec);

También en React con Chart y prepareComposition. Guía para desarrolladores →

Dudas

¿Qué significa una flecha corta?

Que este plano apenas explica esa variable: el gráfico dice poco de ella, no que valga poco.

¿Puedo darle coordenadas ya proyectadas?

No: el análisis se calcula a partir de las mismas filas que se dibujan, para que la proyección y los datos no puedan descuadrar.

¿Cuántas observaciones admite?

Se lee bien entre 4 y 400.

¿Qué hace si faltan datos?

Se niega a dibujar y dice qué valor falta.

¿Cómo se ve en el móvil?

El motor la recompone a 420 px de ancho —rótulos, leyenda y alto— en vez de encoger la versión de escritorio.

Relacionadas

Otras formas de responder «si dos cosas van juntas»

Guía para elegir: si dos cosas van juntas →