Los estudios sobre la cuantificación de la incertidumbre (UQ) relacionada con la variación de la geometría de los compresores a menudo han utilizado métodos de reducción de dimensiones, como el análisis de componentes principales (PCA), para modelar las desviaciones. Sin embargo, en el método PCA, los principales modos propios se determinan únicamente en función del comportamiento estadístico de las variaciones geométricas. Si bien este proceso puede causar la omisión de algunos modos con un valor propio pequeño, es mucho más sensible a las performances aerodinámicas de las palas, lo que reduce la fiabilidad del análisis de UQ. Por lo tanto, se ha propuesto un nuevo método de modelado de variaciones geométricas, denominado análisis de componentes principales correlacionados por sensibilidad (SCPCA). Además, mediante el análisis de sensibilidad de las palas, se determinaron los factores de ponderación para cada modo propio y luego se utilizaron para modificar el proceso del PCA. Como resultado, al considerar la covarianza de las variaciones geométricas y la sensibilidad del rendimiento, se pudieron determinar los principales modos propios y utilizarlos para reconstruir las muestras de palas en el análisis de UQ. Con 98 muestras de perfil medidas en el medio del ala de una pala de compresor de alta presión, se emplearon tanto los métodos PCA como SCPCA para el análisis de UQ. Los resultados mostraron que, en comparación con el método PCA, el método SCPCA proporcionó una reconstrucción más precisa de las desviaciones sensibles, lo que llevó a una mejora del 11.8% en la evaluación de la dispersión del rango de incidencia positiva, manteniendo al mismo tiempo la precisión de la evaluación de la incertidumbre para otros rendimientos.