Vergleichsmittel für implizite Daten in JMP<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo zusammen,
Ich habe eine Datentabelle mit Spalten, die die Häufigkeit von Ereignissen anzeigen (in meinem Fall Skiunfälle in verschiedenen Regionen der Vereinigten Staaten). Die erste Spalte enthält die Regionsnamen. Ich möchte die Mittelwerte von Männern und Frauen (Männer und Frauen sind zwei weitere Spalten in der Datentabelle) vergleichen, die unabhängig von der Region Skiunfälle hatten. Ich weiß, dass FIT Y by X das kann, aber ich habe kein Y, da alle Zahlen, die ich habe, die Anzahl der Fälle darstellen. Gibt es eine Möglichkeit, die Mittelwerte zwischen Männern und Frauen zu vergleichen?
Dank im Voraus.
Mike
Betreff: Mittelwerte für implizite Daten in JMP vergleichenJeff,
Danke für die Eingabe. Mir war ein so mächtiger und robuster Befehl nicht bekannt!
Mike
Reeza,
Danke für die Eingabe. Stimmen Sie zu, die Daten müssen auf eine charakteristische Größe normiert werden, um eine sinnvolle Vorhersage zu erhalten. Danke.
Mike
Betreff: Mittelwerte für implizite Daten in JMP vergleichenHallo Mike,
Sie müssen verwenden Tische -> Stapel um eine ähnliche Datentabelle wie meine mit einer Spalte für Region, Geschlecht und Unfälle zu erhalten. Dann können Sie verwenden Passen Sie Y an X an um Ihre Analyse zu erhalten.
Beginnen Sie mit Ihrer Tabelle und fügen Sie im Stapeldialog die männlichen und weiblichen Spalten zu den Stapelspalten hinzu und benennen Sie dann die gestapelte Datenspalte „Unfälle“ und die Quellenbeschriftungsspalte „Geschlecht“.
Sie erhalten einen Tisch wie diesen.
Dann können Sie verwenden Passen Sie Y an X an mit Geschlecht als dein X und Unfälle als dein Y.
Die Analyseoptionen finden Sie unter dem roten Dreieck oben.
Teilen Sie uns mit, wie es Ihnen ergeht.
-Jeff
Betreff: Mittelwerte für implizite Daten in JMP vergleichenWürden Sie dann nicht einfach zwei Zahlen vergleichen, die Gesamtzahl der Männer und Frauen, wenn Sie nicht an der Region interessiert sind?
Dies ist jedoch eine fehlerhafte Analyse, da Sie die Anzahl der Unfälle pro Skifahrertag benötigen, da sonst auf stark befahrenen Hügeln immer mehr Unfälle passieren und im Allgemeinen mehr Männer Ski fahren, sodass es auch mehr männliche Unfälle geben wird.
Betreff: Mittelwerte für implizite Daten in JMP vergleichenMit diesem Layout können Sie das ausprobieren Passende Paare Analyseplattform (Fügen Sie männliche und weibliche Spalten als Y hinzu). Sie haben jedoch mehr Optionen, wenn Sie die Spalten stapeln ( Stapel In Tische Speisekarte). Dann können Sie die Plattform „Fit Y by X“ verwenden, um Mittelwerte mit Geschlecht als X und den Zähldaten als Y zu vergleichen. Die Varianz scheint bei Männern höher zu sein, daher sollten Sie sich vielleicht eine nichtparametrische Methode ansehen, die Sie im Menü mit dem roten Dreieck im Ergebnisfenster „Y nach X anpassen“ finden.
Hier ist ein Beispielskript, das die oben genannten Aufgaben ausführt (in ein Skriptfenster einfügen und auf „Ausführen“ klicken!):
// Beispieltabelle
dt = Neuer Tisch ( „Unfälle“ ,
Zeilen hinzufügen ( 6 ) ,
Neue Spalte ( "Region" ,
Charakter ,
Nominell ,
Werte festlegen ( { "Alaska" , "Wisconsin" , "Illinois" , „NYC“ , "Detroit" , „Jersey-Stadt“ } )
) ,
Neue Spalte ( "Männlich" ,
Numerisch ,
Kontinuierlich ,
Werte festlegen ( [ 25 , 10 , 5 , 2 , 9 , 15 ] )
) ,
Neue Spalte ( "Weiblich" ,
Numerisch ,
Kontinuierlich ,
Werte festlegen ( [ 5 , 4 , 3 , 2 , 1 , 0 ] )
)
) ;
// Stapeltabelle
dt_stacked = dt << Stapel (
Säulen ( : Männlich , : Weiblich ) ,
Spalte „Quellenbeschriftung“. ( "Geschlecht" ) ,
Gestapelte Datenspalte ( „N Unfälle“ )
) ;
// Mittelwerte vergleichen
dt_stacked << Ein Weg ( Y ( : N Unfälle ) , X ( : Geschlecht ) , t Testen ( 1 ) , Wilcoxon-Test ( 1 ) ) ;
Betreff: Mittelwerte für implizite Daten in JMP vergleichenDanke, Jeff. Ich entschuldige mich für die Unklarheit in der Frage. Meine Daten sehen in etwa so aus. Alle Zahlen in der Tabelle stellen die Anzahl der gemeldeten Unfälle dar.
| Region | Männlich | Weiblich |
|---|
| Alaska | 25 | 5 |
| Wisconsin | 10 | 4 |
| Illinois | 5 | 3 |
| NYC | 2 | 2 |
| Detroit | 9 | 1 |
| Jersey-Stadt | 15 | 0 |
Nun würde ich gerne sehen, ob sich der Mittelwert der Unfälle bei Männern unabhängig von der Region signifikant vom Mittelwert der Unfälle bei Frauen unterscheidet. Das Problem ist, dass ich keine Y-Variable habe, da die Anzahl der Variablen implizit in die Tabelle eingebettet ist. Mit anderen Worten: Ich habe keine explizite Spalte „Unfälle“ in der Tabelle.Ich hoffe, dass ich dieses Mal ein wenig klar bin 
. Von Beruf bin ich Ingenieur. Ich entschuldige mich für meine Analphabeten in der Statistik.
Mike.
Betreff: Mittelwerte für implizite Daten in JMP vergleichenIch denke, Sie sagen, dass Ihre Daten in etwa so aussehen:
| Berg | Geschlecht | Unfälle |
|---|
| Schneemasse | Männlich | 5 |
| Alta | Männlich | 10 |
| Breckenridge | Männlich | 5 |
| Kupferbecken | Männlich | 4 |
| Schneemasse | Weiblich | 7 |
| Alta | Weiblich | 2 |
| Breckenridge | Weiblich | 9 |
| Kupferbecken | Weiblich | 7 |
Mir ist nicht ganz klar, welche Analyse Sie durchführen möchten, aber Sie können die verwenden Unfälle Spalte in der Freq-Rolle, um anzugeben, dass diese Spalte angibt, wie oft diese Zeile vorkommt.
Lassen Sie mich wissen, wenn ich die Anordnung Ihrer Daten falsch interpretiert habe, und wenn Sie klären können, welche Frage Sie beantworten möchten, können wir versuchen, Sie auf die entsprechende Analyse hinzuweisen.
-Jeff
