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データ削減のために繰り返される対策に対してPCAを実行できますか？
私は、2つのコンテキストのそれぞれで87の動物に対して3つの試験を行っています（データが欠落している、データが欠落している= 64の動物）。文脈の中で、私は多くの具体的な対策（入力する時、避難所に戻った回数など）を持っているので、私は（それらを呼び出すそのコンテキストで動作を説明し、2〜3の複合行動スコアを開発したいですC1、C2、C3）。私C1は、3つの試験すべてと87匹の動物で同じことを意味するので、年齢、性別、血統、および個々の動物が行動に及ぼす影響を調べるために回帰を行うことができます。次にC1、特定の年齢内の他のコンテキストでの行動スコアとの関係を調べたいと思います。（1歳で、コンテキスト1のアクティビティはコンテキスト2のアクティビティを強く予測しますか？） これが繰り返し測定されない場合、PCAはうまく機能します。コンテキストの複数の測定でPCAを実行し、PC1、PC2などを使用して、1つのコンテキストのPC1とPC1（または2または3）他のコンテキスト。問題は反復測定であり、これは疑似複製に分類されます。レビュアーに断りなく「ノーゴー」と言ったことがありますが、データ削減を行うときにこれが問題になるかどうかについて明確な参照を見つけることができません。 私の推論は次のようになります。PCAで私がしていることは、元の測定値に対して純粋に記述的であるため、測定値の繰り返しは問題ではありません。コンテクスト1の「大胆さ」尺度としてアリーナに入る時間を使用していることをフィアットで宣言した場合、すべての年齢のすべての個人に匹敵するコンテクスト1大胆さ尺度があり、誰も目をつぶることはありません。私は私が使用するフィアットで宣言した場合は時間に入る+ 0.5 ⋅タイム・トゥ・遠端、同じことが行きます。私は、還元の目的のために純粋にPCAを使用していますもしそうなら、なぜそれがPC1が（それはあるかもしれないことはできません0.28 ⋅入力+ 0.63 ⋅仕上げ+ 0.02を⋅0.5 ⋅0.5⋅0.5\cdot+ 0.5 ⋅ + 0.5⋅+\ 0.5\cdot0.28 ⋅0.28⋅0.28\cdot+ 0.63 ⋅ + 0.63⋅+\ 0.63\cdot+ 0.02 ⋅ + 0.02⋅+\ 0.02\cdot 合計時間...）、入力する時間が一般的に有益で代表的な特性であると推測する代わりに、少なくとも複数の手段によって通知されますか？ （注：対策の基本的な構造には興味がありません ...質問は、コンテキスト固有の動作をどのように解釈するかについてです。「コンテキスト1を使用して、ハリーが他の動物と比較してアクティブであると結論付けた場合、ハリーはコンテキスト2でアクティブですか？年齢が上がるにつれてコンテキスト1のアクティビティとして解釈するものを変更した場合、コンテキスト2のアクティビティも変更しますか？） 私はPARAFACを調べましたが、SEMを調べましたが、これらのアプローチのいずれかがサンプルサイズに適しているとは思いません。誰でも体重を量ることができますか？ありがとう。