카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?다른 소프트웨어에서는 꽤 간단하지만 JMP에서는 하고 싶습니다.특정 부서의 부상률이 전체 비율에 비해 불균형적으로 높은지 확인할 수 있는 데이터가 있습니다.적합도 운동.
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?"이것을 다운로드하려고 하면 네트워크 오류가 발생합니다."라고 말하면 "이것"은 무엇입니까? 토론에 첨부된 데이터 테이블 중 하나인가요?Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?이것을 다운로드하려고 할 때 네트워크 오류가 발생하고 요약된 데이터에서 카이 제곱을 수행하려고 합니다.Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?이것이 문제에 적합한지 완전히 확신할 수는 없지만 비율 및 개수 데이터를 보고 있는 경우 적합 모형>일반화 선형 모형을 사용하면 도움이 될 수 있습니다. 관찰된 부상과 직원 수준을 Y(연속)로 설정한 다음 부서를 모델 효과로 설정합니다. 이항 분포를 선택하고 연결 함수를 로짓으로 둡니다.
결과는 일련의 ChiSquare 테스트이지만 반드시 Fit Y by X의 비상 분석과 동일하지는 않습니다.여기서는 부서별로 직원 수준에 따른 부상 비율에 차이가 있는지 테스트하고 있습니다. 전체 모델 적합 ChiSquare, 효과 ChiSquare 및 매개변수 추정치(수준) ChiSquare가 계산됩니다.
적합도는 계산되지 않습니다. 전체 모델 ChiSquared는 Fit Y by X의 우도 비율 결과와 동일합니다. 결과를 그래픽으로 전달하기 위한 모자이크 플롯도 없습니다.
데이터 구조를 고려할 때 고려해야 할 사항입니다.
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?Dave@Pega_Analytics, 관찰해 주셔서 감사합니다.당신 말이 맞습니다. 그래서 제가 찾고 있던 카이제곱 분석을 찾는 데 문제가 있었습니다.다른 소프트웨어 패키지에서는 {여기서 해당 소프트웨어의 이름을 함부로 언급할 수 없습니다!!! 
} 이 분석은 JMP보다 더 쉽고 빠릅니다.
대학 통계 수업에서 배운 "고전적인 카이제곱 분석"을 사용하면 부상을 입지 않은 열을 포함할 필요가 없습니다.귀무가설에서는 각 부서(또는 분류)가 다른 모든 부서와 동일한 비율로 많은 부상을 발생시키는 것으로 가정합니다.그래서 각 부서의 인력 수준을 포함시켰습니다.그런 다음 카이-제곱 접근법은 예상 및 관찰된 부상만을 기반으로 통계를 계산하고 자유도와 알파 수준에서 p-값을 결정합니다.
모두의 도움에 감사드립니다.
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?내가 포함시킨 원시 테이블 형식으로 데이터를 입력하기로 선택한 이유는 바로 Tabulate 및 Stack을 사용하여 Dan의 테이블 요약 형식으로 쉽게 변환할 수 있었기 때문입니다.
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?이것은 흥미로운 점이다. Steven의 데이터에서 누락된 핵심 정보는 부상을 입지 않은 사람의 수입니다. 따라서 해당 열(간단한 수식)을 추가한 다음 부상자 수 열과 부상자 수 열을 쌓으면 분석을 위한 테이블이 준비됩니다.
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?실제로 Steven의 Excel 스프레드시트에 있는 요약 데이터의 형식은 그다지 이상하지 않다고 생각합니다.그리고 나는 특정 분석 방법의 특성에 맞게 데이터 입력 형식을 변경하는 것이 항상 현실적이라고 생각하지 않습니다.Fit Y By X에서는 Bivariate 및 Oneway의 가난한 사촌으로서 (imho) 우발 상황 분석이 약해집니다.이 문제를 해결하기 위해 추가 기능을 작성하고 싶은 유혹이 있지만(특히 저에게는) JMP가 이 문제를 처리해야 하는 것이 데이터 분석의 기본적이고 핵심적인 것 같습니다.우리는 특정 분석 방법에 맞게 공통 데이터 구조를 재구성할 수 있는 STACK 및 SPLIT와 같은 매우 강력한 도구를 보유하고 있습니다.예를 들어 Steve의 형식에서 DanO의 형식으로 주파수 유형 데이터를 재구성하기 위한 도구의 범위가 없습니까?
데이브
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?스티븐,
문제 없습니다....열심히 데이터를 공유해 주셔서 감사합니다. 귀하의 응용 분야에 대한 JMP에 대한 이해를 새롭게 할 수 있는 좋은 기회였습니다.
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?댄과 루,
당신의 도움을 주셔서 감사합니다.다른 소프트웨어 패키지에서 수행하던 방식에서 데이터 입력 방법을 전환하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.
친애하는,
스티븐
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?나는 Lou가 적절한 접근 방식을 가지고 있다고 믿습니다. 그러나 그의 예에는 여러 부서에 대한 전체 원시 데이터 테이블이 포함되었습니다. 제공한 샘플 데이터에 제시된 대로 요약된 데이터가 있는 경우에는 빈도 변수를 사용하여 분석을 수행할 수 있습니다. 여기에 그 예를 포함시켰습니다.
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?스무어2,
이게 당신이 하려고 했던 일인가요?
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?
JMP를 통해 Excel로 수행하려는 작업은 다음과 같습니다. 각 부서 및 합계에 대한 카이제곱 통계를 계산했습니다.
| 부서 | 직원 수준 | 관찰된 부상 | 직원 비율 | 예상되는 부상 | 예상-관찰 | (예상 관찰)^2 | 카이제곱 |
| ㅏ | 53 | 1 | 0.125 | 7.63 | 6.63 | 43.9 | 5.76 |
| 비 | 12 | 5 | 0.028 | 1.73 | -3.27 | 10.7 | 6.21 |
| 씨 | 46 | 13 | 0.108 | 6.62 | -6.38 | 40.7 | 6.15 |
| 디 | 78 | 14 | 0.184 | 11.22 | -2.78 | 7.7 | 0.69 |
| 이자형 | 91 | 17 | 0.215 | 13.09 | -3.91 | 15.3 | 1.17 |
| 에프 | 37 | 삼 | 0.087 | 5.32 | 2.32 | 5.4 | 1.01 |
| G | 29 | 삼 | 0.068 | 4.17 | 1.17 | 1.4 | 0.33 |
| 시간 | 29 | 삼 | 0.068 | 4.17 | 1.17 | 1.4 | 0.33 |
| 나 | 49 | 2 | 0.116 | 7.05 | 5.05 | 25.5 | 3.62 |
| 합계 | 424 | 61 | 1.000 | 61 | | 총 카이제곱 = | 25.26 |
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?귀하의 데이터 중 일부를 게시할 수 있습니까?
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?예, 도움을 받으려고 노력했지만 제가 특별히 찾고 있던 내용을 얻지 못했습니다. 
Re: 카이제곱 분석: JMP 어디에 있나요?JMP에서 도움말을 검색하셨나요?2초만에 찾았습니다.
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