這是系列文章中的第五篇也是最後一篇，展示了我們如何進行關於辦公室溫度的觀察性研究，從設計到執行再到分析和可視化。看到第一部分 ，第二部分 ，第三部分和第四部分 。
在本系列的前幾篇文章中，我們討論了關於影響辦公室溫度的因素的觀察性研究的設計和執行。在第三部分和第四部分中，我們在研究結果時看到了數據和分析顯示的數據。今天我們將使用JMP來確定這個樓層的哪種類型的空間比其他空間更可能具有更高或更低的溫度。
空間類型是我們模型中被認為具有重要意義的因素之一。這是我們的地板佈局，按空間類型著色，這樣您就可以看到我們正在討論的辦公類型：
共同 - 公共區域包括許多人使用的休息室和郵件室等。
會議 - 地板有兩個大型會議室。
角 - 有四個大型角落辦公室。
外觀 - 最常見的辦公類型;所有這些辦公室都是相同的大小，並有窗戶。
內部 - 這些辦公室位於建築物內部，沒有窗戶。
較大的 - 較大的辦公室也是窗口辦公室，但由於尺寸不同而得到自己的分類。
實驗室 - 建築內部有一個房間，不適合其他類別。該實驗室包含許多計算機，並具有自己的溫度設置。
這些類型的空間如何相互不同？在JMP中使用Oneway Analysis，我們可以使用Student's t對每個組進行比較。請查看下面的連接信函報告，顯示級別和平均值。它清楚地表明，公共空間（字母A）明顯比其他空間溫暖。公共空間包括休息室，郵件室和其他多個人同時在一個空間中的空間。在休息室和郵件室，燈總是打開，同時房間裡可能有多個溫暖的身體。這當然可以解釋更高的溫度。
下面的字母B和C非常接近。低於1華氏度將最高B和最低C分開。
字母D是實驗室，獨自在一個小組中。很容易猜到為什麼 - 實驗室有自己的恆溫器。那個房間裡有很多電腦，它們產生大量的熱量，所以恆溫器保持低溫以減少過熱的風險。
我感興趣的最終分析是我自己的辦公室。這是一個外部辦公室，我想知道它與這個樓層的其他外部辦公室相比如何。我經常在下午感到很冷，而且我經常想知道我的是否是這個樓層的較冷的辦公室之一。在開始此分析之前，我們將使用JMP數據過濾器排除除外部以外的所有其他類型的辦公室。
下一步是單向分析。由於數據過濾器有效，因此僅分析外部辦公室。我在數據表中選擇了與我的辦公室相對應的行。然後，JMP中的動態鏈接會突出顯示圖表上的這些點。正如你所看到的，令我非常失望的是，我辦公室的溫度是完全平均的。我的理論認為我的是最冷的辦公室。
JMP允許我們以無數種方式查看這些數據。這項觀察性研究是探索JMP幫助分析和解決問題的許多方法的有趣方式。由於這項研究，我們有一些很好的跡象表明在預測我們建築物的辦公室溫度時哪些因素是重要的。如果我們對辦公室溫度建模更感興趣，這項研究的結果可能會使我們設計出更強大的實驗。非常感謝協助收集數據的所有志願者，無論您是進行測量還是讓我們進入您的辦公室。這確實是一場全場努力。
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