La JMP Scripting Guide fornisce uno script di esempio per confrontare due tabelle di dati simili. Per i casi più difficili, è possibile esportare le tabelle come testo e utilizzare uno strumento di diffusione del testo esterno. Quando non ci sono troppe colonne, puoi anche provare un confronto visivo in JMP.
Di recente ho trovato una pagina di Wikipedia per il famoso Dati di Fisher Iris e ha deciso di usarlo per testare la funzionalità di importazione HTML di JMP. L'importazione ha funzionato bene, ma nel controllare le statistiche di riepilogo, ho potuto vedere che i dati non erano esattamente gli stessi del file di dati di esempio Iris.jmp incorporato di JMP. L'ordine delle righe non era lo stesso, quindi un semplice paragone riga-a-riga non avrebbe funzionato (anche dopo l'ordinamento, dato che i dati errati avrebbero eliminato l'ordinamento).
Ho finito per usare un grafico a dispersione 3-D, come mostrato qui:
Ho usato Tabelle> Concatena per combinare le due tabelle in una, attivando l'opzione Crea colonna di origine in modo da poter stabilire quale riga proviene da quale tabella. Ho usato Righe> Colore o Segna per colonna per colorare le righe in base alla colonna di origine. Ho dato tutte e quattro le colonne numeriche a Scatterplot 3-D e attivato trasparenza e marcatori di alta qualità. (Scatterplot 3-D mostra solo 3 variabili una volta, ovviamente, ma puoi passare interattivamente tra le 4 colonne con i controlli sotto il grafico.)
I punti di una fonte sono rossi; i punti dall'altra fonte sono blu; e i punti in entrambe le fonti sono viola (a causa della trasparenza). Ho quindi selezionato i punti rosso e blu e li ho controllati manualmente contro La carta originale di Fisher . Risultò che i dati JMP erano corretti e che i dati di Wikipedia avevano 6 errori di codifica numerica. Da allora ho corretto i dati su Wikipedia.
Una matrice di dispersione 2D con trasparenza otterrebbe un risultato simile e avrebbe il vantaggio di mostrare tutte le dimensioni contemporaneamente. Tuttavia, mi piace la vista 3D in questo caso poiché posso ruotare l'immagine per vedere meglio i punti sovrapposti.
