La JMP Scripting Guide proporciona una secuencia de comandos de ejemplo para comparar dos tablas de datos similares. Para casos más complicados, puede exportar las tablas como texto y usar una herramienta externa de diferencia de texto. Cuando no hay demasiadas columnas, también puedes probar una comparación visual en JMP.
Hace poco me encontré con una página de Wikipedia para los famosos Datos de Fisher Iris y decidió usarlo para probar la función de importación de HTML de JMP. La importación funcionó bien, pero al revisar las estadísticas de resumen, pude ver que los datos no eran exactamente iguales a los del archivo de datos de muestra Iris.jmp incorporado de JMP. El orden de las filas no era el mismo, por lo que una simple comparación fila por fila no funcionaría (incluso después de la clasificación, ya que los datos erróneos se deshacían de la clasificación).
Terminé usando un diagrama de dispersión en 3-D, como se muestra aquí:
Utilicé Tablas> Concatenar para combinar las dos tablas en una, activando la opción Crear columna de origen para poder saber qué fila provino de qué tabla. Utilicé Filas> Color o Marcar por columna para colorear las filas según la columna de origen. Le di las cuatro columnas numéricas a Scatterplot 3-D y encendí la transparencia y los marcadores de alta calidad. (Scatterplot 3-D solo muestra 3 variables una vez, por supuesto, pero puede alternar interactivamente entre las 4 columnas con los controles debajo de la gráfica).
Los puntos de una fuente son rojos; Los puntos de la otra fuente son azules; y los puntos en ambas fuentes son de color púrpura (debido a la transparencia). Luego seleccioné los puntos rojo y azul y los verifiqué manualmente contra Papel original de pescador . Resultó que los datos JMP eran correctos, y los datos de Wikipedia tenían 6 errores de codificación numérica. Desde entonces he corregido los datos en Wikipedia.
Una matriz de dispersión 2-D con transparencia lograría un resultado similar y tendría la ventaja de mostrar todas las dimensiones a la vez. Sin embargo, me gusta la vista 3-D en este caso, ya que puedo rotar la imagen para ver mejor los puntos superpuestos.
