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World File Search System因子分析
Factoshiny：使用 Shiny 应用程序从“FactoMineR”执行因子分析
Factoshiny 包 . ... 。 。 。 。 。 。 。 4 简洁。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 事实。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 FAMD 闪亮 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 HCPC 有光泽。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 MC 闪亮 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 艺术硕士闪亮。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11
947探索者因子分析（EFA）数量...
解释性因素分析（EFA）是一种在定量研究中经常使用的多元统计方法，并已开始在社会科学，健康科学和经济学等许多领域中使用。与EFA一起，研究人员专注于解释结构的较少项目，而不是考虑太多可能不重要的项目，并通过将这些项目置于有意义的类别（因素）中来进行研究。但是，在超过60年的时间里，许多研究人员就何时以及如何使用EFA提出了不同的建议。这些建议的差异使使用EFA的使用混淆。讨论的主要主题是样本量，项目数量，项目提取方法，因子保留标准，旋转方法以及应用程序的一般适用性。文献中这些讨论和观点的丰富性使研究人员难以确定在EFA中遵循哪些程序。因此，研究人员收集有关一般程序（样本号，旋转方法等）的不同信息将是有益的。在使用EFA时。本文旨在为读者提供实施EFA时要遵循的程序并共享有关EFA过程中方法论最新发展的实用信息的概述。认为，该研究将是研究人员在使用EFA中开发明确决策路径方面的重要指南，并且集体呈现最新信息的方面。
单核细胞中的细胞因子分析和转录组学定义了Meniere病中的免疫变异 青春期的持续选择性关注 饮食无序饮食与糖尿病自我护理之间的双向关系的认知行为模型，患有1型糖尿病的成年男性 癌症 - UCL发现 通过其MRS代谢物特征对小儿脑肿瘤的表征 通过减少射血分数与心力衰竭的减少和保留的射血分数区分心力衰竭：一种现象学方法 Bayliss -Starling奖演讲：脊髓和皮质伤害性电路的发育生理学 青春期违反直觉科学和数学推理的神经和认知基础 COPD中的心血管疾病和风险：最先进的审查 DNA复制终止期间姐妹染色单体内聚力 T细胞与化学免疫疗法相比 - UCL发现 计算精神病学系列Tobias U. Hauser 心血管疾病知识门户 b''
Meniere病（MD）是一种慢性内耳障碍，其特征是眩晕攻击，感觉性听力损失，耳鸣和听觉饱满感。因此，通过使用转录组分析，我们发现了支持MD炎症病因的广泛证据，我们旨在描述MD的炎症变体。我们对45例定义MD和15个健康对照的患者进行了大量RNASEQ。MD患者根据其基础IL-1β的基础水平分为2组：高和低。使用Exphunter Suite进行了差异表达分析，并使用估计算法XCELL，ABIS和CIBERSORTX评估细胞类型比例。MD患者显示出15个差异表达的基因（DEG）。顶部DEG包括IGHG1（p = 1.64´10-6）和IgLV3-21（p = 6.28´10-3），支持在适应性免疫反应中的作用。细胞因子促填充定义具有高水平IL-1β患者的亚组，具有IL6上调（p = 7.65´10-8）和INHBA（p = 3.39´10-7）基因。来自外周血单核细胞的转录组数据支持高水平IL6和幼稚的B细胞和记忆CD8 + T细胞的MD患者的临床亚组。
单核细胞中的细胞因子分析和转录组学定义了Meniere病中的免疫变异
尽管对原始注意力的发展发展进行了大量研究，但结果混合的结果和任务之间的差异已经得到了关于注意力能力的相对早期或晚期成熟的明确结论。此外，尽管青少年不断面临在学校关注的需要，但尚不清楚实验室注意力措施是否可以预测他们在课程中维持注意力集中的能力。因此，在这里，我们设计了一项敏感的任务，可以衡量持续和选择性的关注，并测试任务指标是否可以预测青少年在课程中的注意力不集中的水平。总共有166个原理（12-17岁）和50名成年人执行了持续的选择性注意任务，在不同水平的感知载荷下忽略了显着但完全无关的干扰物面孔，却忽略了字母目标，这是成人既定的确定性。使用新颖的自我报告教室分发式清单来测量刚刚上一个教室中的不集中水平。确定持续关注（通过响应变异性衡量）在整个青春期跨感知负载水平继续发展的结果。相比之下，感知负载对选择性注意力的影响较早出现。与晚期相比，在青春期初期，干扰物干扰的负载调制更大。干扰物干扰和响应变异性都是课堂上分散性的独特预测指标，包括控制对课程和认知能力的兴趣。总的来说，结果表明，青春期持续和选择性关注的发展差异和
方差因子分析报告草案 White Hills 太阳能项目
2012 年，美国土地管理局 (BLM) 和美国能源部 (DOE) 发布了《美国西南部六个州太阳能开发最终项目环境影响报告》(PEIS)，其中包括亚利桑那州 (BLM 和 DOE 2012)。综合太阳能计划以更高效、更标准化和更环保的方式促进了在公共土地上开发太阳能项目的许可。太阳能计划确定了适合公用事业规模太阳能生产的太阳能区 (SEZ)，亚利桑那州西南部有三个 SEZ：位于尤马县海德镇西部的 Agua Caliente SEZ、位于拉巴斯县石英镇东部的 Brenda SEZ 和位于马里科帕县阿灵顿镇西南的 Gillespie SEZ。
方差因子分析报告草案 矿产公园太阳能项目
ACC 亚利桑那州公司委员会 ACEC 关键环境问题区域 ADEQ 亚利桑那州环境质量部 ADOT 亚利桑那州交通部 ADWR 亚利桑那州水资源部 AF 英亩英尺 APE 潜在影响区域申请人 reNRG 合作伙伴 AR 阿肯色州 ARO 考古记录办公室 ASM 亚利桑那州立博物馆 AUM 动物单位月 AZ 亚利桑那州 AZOGCC 亚利桑那州石油和天然气保护委员会 AZPDES 亚利桑那州污染物排放消除系统 BESS 电池储能系统 BLM 土地管理局 BLM S 土地管理局 敏感物种 BMP 最佳管理实践 C 上市候选 CCA 候选保护协议 CEQ 环境质量委员会 CFR 联邦法规 CHAT 关键栖息地评估工具 CWA 清洁水法案 DOE 能源部 EJ 环境正义 EO 行政命令 EPA 环境保护署 ESA 濒危物种法案 FAA 联邦航空管理局 FEMA 联邦紧急事务管理局 FPPA 农田保护政策法案 FTE 全职当量 GLO 土地总署 GW 千兆瓦 HA 畜群区域 HMA 畜群管理区 IN 印第安纳州 IPaC 规划和咨询信息 KFO 金曼实地办公室 kV 千伏 LCC 景观保护合作社 LE 列入濒危名单
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
fMRI 数据的神经拓扑因子分析
神经影像学研究针对少量参与者和刺激物产生了数 GB 的时空数据。研究人员很少尝试建模和检查个体参与者之间的差异——只要使用正确的统计工具，即使在小样本中也应该可以解决这个问题。我们提出了神经拓扑因子分析 (NTFA)，这是一种概率因子分析模型，可以推断参与者和刺激物的嵌入。这些嵌入使我们能够将参与者和刺激物之间的差异推断为信号而不是噪声。我们根据内部试点实验的数据以及两个公开可用的数据集评估 NTFA。我们证明，与以前的拓扑方法相比，推断参与者和刺激物的表示可以提高对未见数据的预测泛化。我们还证明推断的潜在因子表示对于下游任务（例如多体素模式分析和功能连接）很有用。