Analyse du chi carré : O se trouve-t-elle dans JMP ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Analyse du chi carré : O se trouve-t-elle dans JMP ?Assez simple dans d'autres logiciels, mais j'aimerais le faire dans JMP.J'ai des données pour déterminer si certains départements ont des taux de blessures disproportionnellement élevés par rapport au taux global.Un exercice de bon ajustement.
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Lorsque vous dites "J'obtiens une erreur réseau lorsque j'essaie de télécharger ceci", qu'est-ce que "ceci" ? Un des tableaux de données joints aux discussions ?Re : Analyse du Chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?J'obtiens une erreur réseau lorsque j'essaie de télécharger ceci et j'essaie de faire le chi carré à partir de données résumées.Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Je ne suis pas tout à fait sûr que cela soit approprié au problème, mais étant donné que vous examinez des données de proportion et de nombre, l'utilisation de Ajuster le modèle> Modèle linéaire généralisé peut aider. Définissez les blessures observées et le niveau du personnel dans le Y (comme continu) puis dans le département comme effet de modèle. Choisissez Distribution binomiale et laissez la fonction de lien sur Logit.
Le résultat est une série de tests ChiSquare, mais pas nécessairement le même que l'analyse de contingence dans Fit Y by X.Ici, nous testons s'il existe une différence dans la proportion de blessures par rapport au niveau du personnel par département. Le ChiSquare d'ajustement du modèle entier, le ChiSquare d'effet et les estimations de paramètres (niveaux) sont calculés.
La qualité de l'ajustement n'est pas calculée. Le modèle entier chi carré est le même que les résultats du rapport de vraisemblance dans l'ajustement Y par X. Pas de tracé mosaïque non plus pour communiquer les résultats graphiquement.
De quoi réfléchir compte tenu de la structure de vos données.
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Dave@Pega_Analytics, merci pour votre observation.Vous avez raison, et c'est pourquoi j'avais du mal à trouver l'analyse du chi carré que je cherchais.Dans d'autres logiciels, {je n'ose pas blasphémer ici avec le nom de ce logiciel !!! 
} cette analyse est plus simple/plus rapide que dans JMP.
En utilisant ce que j’appelle « l’analyse du chi carré classique » que nous avons apprise en cours de statistiques à l’université, il ne devrait pas être nécessaire d’inclure une colonne de non-blessés.Chaque département (ou classification) est supposé dans l'hypothèse nulle produire un nombre de blessures dans la même proportion que tous les autres.C'est pourquoi j'ai inclus les niveaux d'effectifs pour chaque département.Ensuite, l'approche du Chi carré calcule la statistique sur la base uniquement des blessures attendues et observées et une valeur p est déterminée à partir des degrés de liberté et du niveau alpha.
Merci pour l'aide de tous.
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?C'est exactement pourquoi j'ai choisi de saisir les données dans le format de tableau brut que j'ai inclus, car à partir de là, il était facile de les convertir au format de résumé de tableau de Dan à l'aide de Tabulate et Stack.
Re : Analyse du Chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?C'est un point intéressant. L'information clé qui manque dans les données de Steven est le nombre de personnes non blessées. Donc, si l'on ajoutait cette colonne (une formule simple), puis empilait la colonne # de blessés avec le # de non-blessés et vous avez le tableau prêt pour l'analyse.
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?En fait, je pense que le format des données récapitulatives dans la feuille de calcul Excel de Steven n'est pas si inhabituel.Et je ne pense pas qu'il soit toujours réaliste de modifier le format de saisie des données simplement pour l'adapter aux particularités d'une méthode d'analyse particulière.Ce qui laisse (à mon humble avis) l'analyse de contingence languir dans Fit Y By X en tant que cousin pauvre de Bivariate et Oneway.Il est tentant (surtout pour moi) d'écrire un complément pour résoudre ce problème, mais cela semble si fondamental et central pour l'analyse des données que JMP devrait s'en occuper.Nous disposons d'outils très puissants tels que STACK et SPLIT qui permettent de remodeler les structures de données communes pour des méthodes d'analyse particulières.N'y a-t-il pas de place pour un outil permettant de remodeler les données de type fréquence, par exemple du format de Steve à celui de DanO ?
Dave
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Steven,
Pas de problème... Merci d'être si ouvert au partage des données. Ce fut une excellente occasion de rafraîchir ma compréhension de JMP pour votre application.
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Dan et Lou,
Merci pour votre aide.J'avais du mal à changer de méthode de saisie des données par rapport à celle que j'utilisais avec un autre logiciel.
Cordialement,
Steven
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Je pense que Lou a la bonne approche. Cependant, son exemple incluait le tableau complet des données brutes des différents départements. Juste au cas où vous auriez résumé les données (telles que présentées dans les exemples de données que vous avez fournis), vous souhaiteriez effectuer votre analyse à l'aide de variables de fréquence. J'ai inclus cet exemple ici.
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?smoore2,
Est-ce que c'est ce que vous essayiez de faire ?
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?
Voici ce que j'essaie de faire faire à JMP pour moi (fait dans Excel) : Calcul des statistiques du chi carré pour chaque département et total :
| Département | Niveau du personnel | Blessures observées | Proportion du personnel | Blessures attendues | Attendu-Observé | (Observation attendue) ^ 2 | Chi carré |
| UN | 53 | 1 | 0,125 | 7,63 | 6,63 | 43,9 | 5,76 |
| B | 12 | 5 | 0,028 | 1,73 | -3.27 | 10.7 | 6.21 |
| C | 46 | 13 | 0,108 | 6,62 | -6.38 | 40,7 | 6h15 |
| D | 78 | 14 | 0,184 | 11.22 | -2,78 | 7.7 | 0,69 |
| E | 91 | 17 | 0,215 | 13.09 | -3,91 | 15.3 | 1.17 |
| F | 37 | 3 | 0,087 | 5.32 | 2.32 | 5.4 | 1.01 |
| g | 29 | 3 | 0,068 | 4.17 | 1.17 | 1.4 | 0,33 |
| H | 29 | 3 | 0,068 | 4.17 | 1.17 | 1.4 | 0,33 |
| je | 49 | 2 | 0,116 | 7.05 | 5.05 | 25,5 | 3,62 |
| Totaux | 424 | 61 | 1.000 | 61 | | Chi-carré total = | 25.26 |
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Pouvez-vous publier certaines de vos données ?
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Oui, j'ai essayé l'aide, mais je n'ai pas trouvé ce que je cherchais spécifiquement 
Re : Analyse du chi carré : O se trouve-t-il dans JMP ?Avez-vous recherché l'aide dans JMP ?Je l'ai trouvé en 2 secondes.
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