Para fazer a análise de componentes principais no Excel, siga os seguintes passos:
Organize seus dados em uma planilha do Excel, com cada linha representando uma observação e cada coluna representando uma variável.
Selecione os dados que você deseja analisar. Certifique-se de que todas as colunas tenham títulos e que não haja linhas em branco.
Clique na guia "Análise de Dados" no menu superior do Excel e selecione "Análise de componentes principais". Se essa opção não estiver disponível, você precisará habilitá-la primeiro. Para isso, clique em "Arquivo", "Opções" e depois em "Suplementos". Selecione "Análise de Dados" e clique em "OK".
Na janela "Análise de componentes principais", selecione a área de entrada dos dados. Marque a opção "Rotular primeiro linha" se a primeira linha da sua planilha contiver os títulos das colunas.
Na seção "Opções", selecione a opção "Componentes principais" e marque a opção "Autovalor". Escolha um limiar para a significância da análise (por exemplo, 0,7). As variáveis cujos autovalores são menores que este limiar serão excluídas da análise.
Clique em "OK" e, em seguida, especifique onde deseja que o Excel coloque os resultados da análise. Certifique-se de escolher uma nova área para os resultados, pois isso evitará a sobrescrita dos dados originais.
O Excel gerará uma nova planilha com os resultados da análise de componentes principais. Esses resultados incluem os autovalores, os percentuais de variância explicados por cada componente principal e os coeficientes de correlação entre as variáveis originais e os componentes principais.
Use esses resultados para interpretar as relações entre as variáveis originais e os componentes principais. Os componentes principais com autovalores mais altos são aqueles que explicam mais variância. As variáveis com coeficientes de correlação maiores indicam que são mais importantes para a formação dos componentes principais.
A análise de componentes principais pode ser usada para reduzir a dimensionalidade dos seus dados, permitindo que você visualize padrões complexos de forma mais simples e interpretável. Também pode ser útil na identificação de outliers e no estudo das relações entre diferentes grupos de observações.