Ebook Seri 24 Principal Component Analysis
Nama produk : Principal Component Analysis (PCA): Teori & Praktik dengan SPSS (Edisi 1, 2015)
Bentuk produk : E-book; 15 x 24 cm; 71 halaman
Penerbit : Epidemiologi Indonesia, Jakarta
Penulis : dr. M. Sopiyudin Dahlan, M.Epid., M.Hum
Cara akses :
Ebook hanya dapat dibaca di member area. Untuk masuk ke member area ada dua cara seperti berikut:
- Cara 1
Setelah Sahabat menyelesaikan pembayaran, Sahabat akan mendapatkan email akses ke konten video. Pada isi email terdapat tombol "Lihat Konten" silakan klik tombol tersebut untuk mengakses konten. - Cara 2
Setelah Sahabat menyelesaikan pembayaran, silakan menuju ke utas.me/sopiyudin lalu klik tombol login customer di kanan atas. Silakan masukkan alamat email dan tunggu kode OTP dikirimkan ke email atau whatsapp Sahabat. Kode OTP akan dikirimkan ke email atau whatsapp dalam range waktu sampai 15 menit. Jika sudah mendapatkan kode OTP, silakan input kode tersebut dan klik login
Daftar Isi :
Bab 1 Pengantar
1.A Tujuan
1.B Ilustrasi Aristoteles
1.C Tahap Analisis PCA
1.D Catatan: Pertimbangan Klinis
1.E Latihan
Bab 2 Analisis PCA Skenario #1
2.A Tujuan
2.B Kasus
2.C Langkah-langkah PCA
2.D Interpretasi
2.E Resume
Bab 3 Analisis PCA Skenario#2
3.A Tujuan
3.B Kasus
3.C Langkah-langkah PCA
3.D Interpretasi
3.D.1 Menilai potensi masing-masing variabel untuk menjadi anggota domain
3.D.2 Menilai ada tidaknya autokeralasi antarvariabel
3.E Melakukan kembali analisis PCA dengan membuang pertanyaan enam
3.F. Interpretasi
3.F.1 Menilai potensi masing-masing variabel untuk menjadi anggota domain
3.F.2 Menilai ada tidaknya autokeralasi antarvariabel
3.F.3 Menilai kelayakan analisis PCA
3.G. Resume
Bab 4 Analisis PCA Skenatio #Tiga
4.A Tujuan
4.B Kasus
4.C Langkah-langkah PCA
4.D Interpretasi
4.D.1 Menilai potensi masing-masing variabel untuk menjadi anggota domain
4.D.2 Menilai ada tidaknya autokorelasi antarvariabel
4.D.3 Menilai kelayakan analisis PCA
4.D.4 Menilai berapa banyak
4.D.5 Menentukan variabel yang masuk ke dalam masing-masing komponen
4.D.6 Memberikan nama untuk masing-masing komponen
4.E Resume
Bab 5 Ruang Judgment dalam PCA
5.A Tujuan
5.B Ruang Judgment #1: Menilai Potensi
5.C Ruang Judgment #2: Menilai autokorelasi
5.D Ruang Judgment #3: Menilai kelayakan
5.E Ruang Judgment #4: Menentukan jumlah komponen berdasa Eigenvalue
5.F Ruang Judgment #5: Menentukan jumlah komponen berdasar jumlah komponen yang diinginkan
5.G Ruang Judgment #6: Menentukan anggota tiap komponen
Bab 6 Contoh Artikel Penelitian dengan Analisis PCA
6.A Tujuan
6.B Contoh artikel
Bab 7 Analisis PCA sebagai Tahap Awal dari Analisis Utama
7.A Tujuan
7.B Contoh kasus #1
7.C Contoh kasus #2