XLSTAT: Automatización de un análisis rutinario, ejemplo de Análisis de Componentes Principales

Datos para automatizar un análisis rutinario

Los datos utilizados son las mediciones de procesamiento de muestras de alimentos.

Creación de los códigos VBA para reutilizar

Vamos a crear una plantilla de Análisis de componentes principales en un conjunto de datos y utilizarlo en un segundo conjunto de datos.

Generación del código para automatizar un análisis rutinario

Abra el primer archivo Automation_1.xls

Vaya al menú Opciones del menú y en la pestaña Avanzadas habilite la opción Mostrar los botones avanzados en los cuadros de diálogo .

 
El siguiente paso del procedimiento de automatización es configurar su análisis estadístico.

Seleccione el comando XLSTAT / Análisis de datos / Análisis de componentes principales command.

 
En la pestaña General , realice los siguientes ajustes:

• Tabla de observaciones/variables : Columnas B a G

• Formato de los datos : Tabla de observaciones/variables

• Tipo de ACP : Pearson (n)

• Etiquetas de las variables : marcada

• Etiquetas de las observaciones : marcadas; seleccionar la columna A en que figuran los nombres de la muestra

• Hoja : se elige esta opción para mostrar los resultados en una nueva hoja

 
Vaya a la siguiente pestaña, Opciones . En la opción Filtrar los factores , seleccione el Número máximo y fije el valor en seis. De esta manera se calcularán todos los componentes.

 
Vaya a la pestaña Resultados . Aquí queremos obtener un informe sintético, así que sólo vamos a seleccionar lo siguiente:

• Valores propios,

• Cargas factoriales,

• Correlaciones Variables/Factores,

• Puntuaciones factoriales.

 
Finalmente, vamos a usar los tres gráficos que pueden seleccionarse en la pestaña Gráficos :

• Gráficos de correlaciones

• Gráficos de las observaciones

• Biplots

 

Ahora que hemos especificado todos los ajustes, vamos a guardar el código de modo que podamos reutilizarlo.

Generación del código VBA para reutilizarlo

Haga clic en el botón gris en la parte inferior izquierda del cuadro de diálogo: Haga clic en este botón para generar el código VBA que le permitirá ejecutar el cuadro de diálogo desde el código .

Una vez que haya pulsado el botón aparecerá un documento de Bloc de notas que contiene el código VBA. Guarde el código bajo un nombre que sea fácil de recordar, por ejemplo, en este caso utilizamos “VBA-PCA-recipe1”.

Resultados del análisis

Haga clic en OK para lanzar el análisis.

A continuación, seleccione el gráfico de los ejes F1 y F2 haciendo clic en Seleccionar , a continuación, cambie la selección a F3 en Abscisa y F4 en Ordenadas . Una vez que haya completado esto, haga de nuevo clic en Seleccionar y, a continuación, pulse Hecho .

 
Examine el biplot.

 
Este proceso suele ser estable, de manera que podemos esperar poca variación. Se puede ver que todas las muestras se centran ordenadamente alrededor de la mitad de la gráfica.

Reutilización del código VBA

Abra ahora el segundo archivo Automation_2.xls. Pulse Alt+F11 con el fin de poner en marcha la aplicación de Visual Basic. A continuación, seleccione Hoja1 ( Sheet1 ) en carpeta VBAProject(Automation_2.xls) , y finalmente haga clic derecho y opte por la acción Insertar / Módulo (Insert / Module ).

 
El siguiente paso consiste en copiar y pegar el código contenido en el archivo de Bloc de notas en este módulo.

 
En este paso, se pueden añadir más códigos de modo que el programa pueda realizar otras acciones. Vaya al menú Ejecutar / Ejecutar Macro ( Run / Run Macro ) ubicado en la barra de menús.

 
Luego hay que ejecutar primero la macro llamada “RunMeOnce”. Esto creará un enlace entre el archivo y el proyecto XLSTAT donde se almacena el código. Selecciónelo en la lista y haga clic en Ejecutar ( Run ).

 
Cuando esto se ha completado, ejecute la segunda macro llamada “MySub”. Vuelva al menú Ejecutar / Ejecutar Macro ( Run / Run Macro ), y esta vez seleccione la macro “MySub” antes de pulsar el botón Ejecutar ( Run ). Esto a su vez ejecutará el código en cuestión, y ahora tendremos una hoja “PCA” que contiene los resultados. Ahora, si nos fijamos en el biplot del segundo análisis, nos damos cuenta de que esta vez una de las muestras parece estar más lejos que las otras muestras. La muestra 13 puede ser un valor atípico ( outlier ).