이것은 설계에서 실행, 분석 및 시각화에 이르기까지 사무실 온도에 대한 관측 연구를 수행 한 방법을 보여주는 시리즈 중 네 번째 게시물입니다. 만나다 제 1 부 , 파트 II 과 파트 III .
이 시리즈의 이전 포스트는 어떤 요소가 사무실 온도에 영향을 주는지에 대한 관측 연구의 설계 및 실행에 대해 논의했습니다. 제 3 부에서는 Graph Builder의 새로운 기능에 대해 살펴 보았으며 사무실 온도를 결정할 때 중요한 요소가 무엇인지 살펴 보았습니다. 오늘 우리는 모델에 의해 중요하게 여겨지는 몇 가지 요인을 조사합니다.
이 연구에 참여한 질문 중 하나는 - 체온계가 충분히 유사할까요? 3 부에서 본 모델은 온도계 중요한 요인이었다. 체온계는 어떻게 다릅니 까? 아래의 그래프에서 우리는 JMP에서 Variability 플랫폼을 사용하여 온도계 으로 화씨 . 이것은 모든 데이터 포인트를 보여주는 간단한 차트이며 온도계로 분류됩니다. T5가 다른 것보다 더 높을 수도 있습니다. 표준 편차도 표시되며 T5가 가장 높은 변동성을 보입니다.
다음의 이질성 차이 테스트 (Heterogeneity of Variance Test)는 JMP 9 , 또한 분명히 뭔가 T5와 함께 보여줍니다. 표준 편차는 다른 온도계와 비교하여 반드시 높아야합니다.
우리는 T5에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 알고 싶습니다. 정말 더 높이 측정하고 있습니까? T5의 범위가 너무 넓습니까? 부분 응답의 경우 Fit Model 플랫폼에서 사용할 수있는 최소 제곱 평균을 계산합니다. 여기에서도 T5가 더 높게 측정되는 것처럼 보입니다. 학생의 t를 사용하는 방법을 비교하고 T5가 다른 모든 온도계보다 유의하게 높다는 것을 확인하는 Connecting Letters 보고서를 관찰 할 수 있습니다.
T4는 다른 온도계보다 낮게 측정됩니다. 나머지 온도계 (B 군)는 서로 크게 다르지 않습니다. 이것은 무엇을 의미 하는가? 이 실험을 반복한다면 온도계에 대한 추가 검사를 수행하고 비슷하게 측정 한 측정치 만 사용하게 될 것입니다.
우리 사무실 온도 모델에서, 지원자 중요한 다른 요소였습니다. 온도계와 자원 봉사자가 동 질적이기는하지만 실제 생활에서는 그렇지 않을 수도 있습니다. 다시 LS Mean Plot을 사용하여 각 측정 값을 비교합니다 지원자 . 아래의 차트에서 우리는 V의 판독 값이 훨씬 낮지 만 다른 모든 것보다 훨씬 높은 Volunteer C 및 Volunteer V - C 측정 값의 두 가지 명백한 예외를 보았습니다. 이것은 아마도 자원 봉사자 C가 온도계 센서를주의하지 않았거나 자원 봉사자 V가 통풍구 바로 아래에 서 있었던 것을 나타낼 수 있습니다. 도표는이 두 자원 봉사자가 취한 측정치가 다른 것을 나타냅니다.
다음 글에서 우리는 요인을 살펴볼 것입니다. 공간 유형 사무실 온도에 미치는 영향을 조사 할 수 있습니다. 우리는 또한 내 사무실을 구체적으로보고 그들이 정말로 가장 추운 사무실인지를 결정합니다!
우리가 데이터를 분석 할 수있는 다른 방법은 무엇입니까?
