JMP의 암시적 데이터 비교 평균<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요 여러분,
이벤트 빈도를 보여주는 열이 있는 데이터 테이블이 있습니다(제 경우에는 미국의 여러 지역에서 발생한 스키 사고). 첫 번째 열에는 지역 이름이 포함됩니다. 지역에 관계없이 스키 사고를 당한 남성과 여성(데이터 테이블의 또 다른 두 열은 남성과 여성임)의 평균을 비교하고 싶습니다. FIT Y by X가 이 작업을 수행할 수 있다는 것을 알고 있지만, 내가 가지고 있는 모든 숫자는 사례 수를 나타내기 때문에 Y가 없습니다. 남성과 여성의 평균을 비교할 수 있는 방법이 있나요?
미리 감사드립니다.
마이크
Re: JMP의 암시적 데이터에 대한 비교 평균제프,
의견을 보내주셔서 감사합니다. 나는 이렇게 강력하고 강력한 명령을 몰랐습니다!
마이크
리자,
의견을 보내주셔서 감사합니다. 동의합니다. 합리적인 예측을 얻으려면 데이터를 특성량으로 정규화해야 합니다. 감사해요.
마이크
Re: JMP의 암시적 데이터에 대한 비교 평균안녕하세요 마이크,
당신은 사용해야합니다 테이블 -> 스택 지역, 성별, 사고에 대한 열이 포함된 나와 유사한 데이터 테이블을 얻으려면 그런 다음 사용할 수 있습니다 X로 Y 맞추기 분석을 받으려면.
테이블에서 시작하고 스택 대화 상자에서 남성 및 여성 열을 스택 열에 추가한 다음 누적 데이터 열의 이름을 "사고"로 지정하고 소스 레이블 열의 이름을 "성별"로 지정합니다.
이런 표가 나올 겁니다.
그런 다음 사용할 수 있습니다 X로 Y 맞추기 ~와 함께 성별 너의 X와 사고 당신의 Y처럼
상단의 빨간색 삼각형 아래에 분석 옵션이 있습니다.
어떻게 지내는지 알려주세요.
-제프
Re: JMP의 암시적 데이터에 대한 비교 평균지역에 관심이 없다면 남자 대 여자의 총 수, 두 숫자만 비교하면 되지 않을까요?
하지만 이것은 잘못된 분석입니다. 왜냐하면 스키 타는 사람의 하루당 사고 횟수가 필요하기 때문입니다. 그렇지 않으면 더 바쁜 언덕에서는 항상 더 많은 사고가 발생하고 일반적으로 더 많은 남성 스키가 발생하므로 더 많은 남성 사고가 발생하게 됩니다.
Re: JMP의 암시적 데이터에 대한 비교 평균해당 레이아웃을 사용하면 다음을 시도해 볼 수 있습니다. 일치하는 쌍 분석 플랫폼(남성 및 여성 열을 Y로 추가) 그러나 열을 쌓으면 더 많은 옵션이 제공됩니다( 스택 ~에 테이블 메뉴). 그런 다음 Fit Y by X 플랫폼을 사용하여 성별을 X로, 개수 데이터를 Y로 평균을 비교할 수 있습니다. 남성의 경우 분산이 더 높게 나타나므로 Fit Y by X 결과 창의 빨간색 삼각형 메뉴에 있는 비모수적 방법을 살펴보는 것이 좋습니다.
위의 작업을 수행하는 예제 스크립트는 다음과 같습니다(스크립트 창에 붙여넣고 실행을 누르세요!).
// 예시 테이블
dt = 새 테이블 ( "사고" ,
행 추가 ( 6 ) ,
새 열 ( "지역" ,
성격 ,
명사 같은 ,
값 설정 ( { "알래스카" , "위스콘신" , "일리노이" , "뉴욕" , "디트로이트" , "저지시티" } )
) ,
새 열 ( "남성" ,
숫자 ,
마디 없는 ,
값 설정 ( [ 25 , 10 , 5 , 2 , 9 , 15 ] )
) ,
새 열 ( "여성" ,
숫자 ,
마디 없는 ,
값 설정 ( [ 5 , 4 , 삼 , 2 , 1 , 0 ] )
)
) ;
// 스택 테이블
dt_stacked = dt << 스택 (
기둥 ( : 남성 , : 여성 ) ,
소스 라벨 열 ( "성별" ) ,
누적 데이터 열 ( "N사고" )
) ;
// 비교 수단
dt_stacked << 일방 통행 ( 와이 ( : N 사고 ) , 엑스 ( : 성별 ) , t 테스트 ( 1 ) , 윌콕슨 테스트 ( 1 ) ) ;
Re: JMP의 암시적 데이터에 대한 비교 평균제프에게 감사드립니다. 질문이 명확하지 않은 점에 대해 사과드립니다. 내 데이터는 다음과 같습니다. 표 안의 모든 숫자는 보고된 사고 건수를 나타냅니다.
| 지역 | 남성 | 여성 |
|---|
| 알래스카 | 25 | 5 |
| 위스콘신 | 10 | 4 |
| 일리노이 | 5 | 삼 |
| 뉴욕 | 2 | 2 |
| 디트로이트 | 9 | 1 |
| 저지시티 | 15 | 0 |
이제 지역에 관계없이 남성 사고의 평균이 여성 사고의 평균과 유의미하게 다른지 확인하고 싶습니다. 문제는 변수 수가 테이블에 암시적으로 포함되어 있으므로 Y 변수가 없다는 것입니다. 즉, 테이블에 명시적인 "사고" 열이 없습니다.이번에는 좀 명확해졌으면 좋겠습니다 
. 직업 상 저는 엔지니어입니다. 통계에 대한 문맹에 대해 사과드립니다.
마이크.
Re: JMP의 암시적 데이터에 대한 비교 평균귀하의 데이터가 다음과 같다고 말씀하신 것 같습니다.
| 산 | 성별 | 사고 |
|---|
| 눈덩이 | 남성 | 5 |
| 알타 | 남성 | 10 |
| 브레켄리지 | 남성 | 5 |
| 구리 분지 | 남성 | 4 |
| 눈덩이 | 여성 | 7 |
| 알타 | 여성 | 2 |
| 브레켄리지 | 여성 | 9 |
| 구리 분지 | 여성 | 7 |
수행하려는 분석이 확실하지 않지만 다음을 사용할 수 있습니다. 사고 Freq 역할의 열을 사용하여 이 열이 이 행이 발생한 횟수에 대한 개수임을 나타냅니다.
귀하의 데이터가 어떻게 배치되어 있는지 잘못 해석한 경우 알려주십시오. 답변하려는 질문이 무엇인지 명확히 알 수 있다면 적절한 분석을 안내해 드릴 수 있습니다.
-제프
