カイ二乗分析: JMP のどこにありますか?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />カイ二乗分析: JMP のどこにありますか?他のソフトウェアでは非常に簡単ですが、JMP でそれを実行したいと思います。特定の部門の負傷率が全体の負傷率と比べて不釣り合いに高いかどうかを判断するためのデータがあります。フィット感を高めるエクササイズ。
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?「これをダウンロードしようとするとネットワーク エラーが発生します」という場合、「これ」とは何ですか。 ディスカッションに添付されたデータ テーブルの 1 つ?Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?これをダウンロードしようとして、要約されたデータからカイ 2 乗を実行しようとすると、ネットワーク エラーが発生します。Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?これが問題に適切であるかどうかは完全にはわかりませんが、割合と個数のデータを見ていることを考えると、[モデルのフィット] > [一般化線形モデル] を使用すると役立つかもしれません。 「観察された傷害」と「スタッフレベル」を「Y」（連続として）に設定し、次に「モデル効果として部門」を設定します。 二項分布を選択し、リンク関数をロジットのままにします。
結果は一連のカイ二乗検定ですが、Y by X の適合における偶発性分析と必ずしも同じではありません。ここでは、部門ごとのスタッフレベルに対する負傷の割合に違いがあるかどうかをテストしています。 モデル全体のフィット カイ二乗、効果カイ二乗、およびパラメーター推定値 (レベル) カイ二乗が計算されます。
適合度は計算されません。 モデル全体のカイ二乗は、Y を X で当てはめる尤度比の結果と同じです。結果をグラフィックで伝えるためのモザイク プロットもありません。
データの構造を考慮して考慮すべき点があります。
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?Dave@Pega_Analytics、ご指摘ありがとうございます。おっしゃるとおりです。探していたカイ二乗分析を見つけるのに苦労したのはそのためです。他のソフトウェア パッケージでは、{そのソフトウェアの名前をここで冒涜するつもりはありません。 
この分析は JMP よりも簡単/迅速です。
大学の統計の授業で学んだ「古典的なカイ二乗分析」と私が呼んでいる手法を使えば、負傷者以外の列を含める必要はないはずです。帰無仮説では、各部門 (または分類) が他のすべての部門と同じ割合で傷害の数を生成すると想定されます。そのため、各部門の人員配置レベルを含めました。次に、カイ二乗法により、予想および観察された傷害のみに基づいて統計量が計算され、自由度とアルファ レベルから p 値が決定されます。
皆さんのご協力に感謝します。
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?私が実際に含めた生の表形式でデータを入力することを選択したのはまさにその理由です。そこから、Tabulate と Stack を使用して Dan の表概要形式に簡単に変換できるからです。
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?これは興味深い点です。 スティーブンのデータに欠けている重要な情報は、負傷していない人の数です。 したがって、その列 (単純な式) を追加し、負傷した列 # と負傷していない列の # を積み重ねると、分析の準備が整ったテーブルが完成します。
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?実際、Steven の Excel スプレッドシートの概要データの形式はそれほど珍しいものではないと思います。また、特定の分析手法の特異性に合わせてデータ入力形式を変更することが常に現実的であるとは限りません。このため、Fit Y By X では、(私見では) 偶発性分析が二変量と一方向性の悪い従兄弟として低迷することになります。(特に私にとっては) この問題に対処するアドインを作成したくなるのですが、これは非常に基本的かつデータ分析の中心となるため、JMP でこれに対処する必要があると思われます。当社には、一般的なデータ構造を特定の分析方法に合わせて再形成できる STACK や SPLIT などの非常に強力なツールがあります。周波数タイプのデータを再形成するためのツールの余地はありませんか? たとえば、Steve のフォーマットから DanO のフォーマットへ。
デイブ
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?スティーブン
問題ありません。データを共有していただきありがとうございます。 あなたのアプリケーションの JMP についての理解を新たにする素晴らしい機会となりました。
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?ダンとルー、
ご協力いただきありがとうございます。データ入力方法を別のソフトウェア パッケージで行っていた方法から切り替えるのが困難でした。
よろしくお願いします、
スティーブン
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?ルーは適切なアプローチをとっていると思います。 ただし、彼の例には、さまざまな部門の完全な生データ テーブルが含まれていました。 (提供したサンプル データに示されているように) データを要約した場合に備えて、頻度変数を使用して分析を実行することをお勧めします。 その例をここに記載しました。
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?スムーア2、
これがあなたがやろうとしていたことですか？
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?
JMP にやってもらいたいことは次のとおりです (Excel で実行): 各部門と合計のカイ 2 乗統計を計算します。
| 部 | スタッフレベル | 観察された傷害 | スタッフの割合 | 予想される怪我 | 予想される観測値 | (予想観測値)^2 | カイ二乗 |
| あ | 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 | 6.15 |
| D | 78 | 14 | 0.184 | 11.22 | -2.78 | 7.7 | 0.69 |
| E | 91 | 17 | 0.215 | 9月13日 | -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 |
| 私 | 49 | 2 | 0.116 | 7.05 | 5.05 | 25.5 | 3.62 |
| 合計 | 424 | 61 | 1.000 | 61 | | 合計カイ二乗 = | 25.26 |
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?データの一部を投稿していただけますか?
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?はい、ヘルプを試しましたが、特に探していたものには到達できませんでした:(
Re: カイ二乗解析: JMP のどこにありますか?JMP のヘルプを検索しましたか?2秒で見つかりました。
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「カイ二乗」と入力し、Enter キーを押します。
