열 내부의 데이터로 T 테스트를 수행하는 방법안녕,
JMP에게 테스트 시 원하는 방식으로 설정하도록 지시하는 방법을 모르겠습니다. 예를 들어, 내 데이터가 포함된 두 개의 열이 있습니다. 1열은 ABC이고 2열은 1 2 3입니다. A1과 A2, B1과 B2 등을 비교하려고합니다. JMP에서 이 작업을 어떻게 수행할 수 있나요? x에 의한 y 맞춤을 사용하고 두 개의 예제 열을 사용하면 A 대 B A 대 C 등이 표시됩니다. 데이터 필터를 사용하여 2와 3을 필터링하려고 하면 A1 대 B1만 표시됩니다. A1과 A2를 비교하려면 각 문자와 숫자에 대한 열을 만들어야 합니까? 아니면 간단한 방법이 있습니까? 내 데이터 세트가 꽤 커서 각 문자와 숫자에 대한 열을 만드는 것이 어려울 것입니다.저는 JMP를 처음 접했고 제가 하려는 작업에 대한 튜토리얼을 찾으려고 노력해 왔습니다. 그러나 나는 내 검색에 많은 행운을 얻지 못했습니다. 이전에 이에 대한 답변이 있었다면 내가 하려는 일을 수행하는 방법을 배울 수 있도록 누군가 올바른 방향을 가리킬 수 있다면 감사하겠습니다.
감사합니다
Re: 열 내부의 데이터로 T 테스트를 어떻게 수행합니까?이것이 도움이 됩니다.
두 가지 다른 요인(재료 및 유형)이 있으므로 일원 분산 분석으로 분석하기보다는 모델 구축을 고려해야 합니다. 또한 귀하가 유형 3 재료와 관련된 테스트에 관심이 없는 이유에 대해서도 약간 혼란스럽습니다. 어쨌든, 이를 실현하는 한 가지 접근 방식이 있습니다(다른 접근 방식도 있습니다).
이 첫 번째 부분은 귀하가 요청한 대로 라벨을 부착할 수 있도록 하기 위한 것입니다. 수식을 기반으로 하는 새 열(저는 Material-Type이라고 함)을 만듭니다. Material 및 Type 변수를 결합하기 위해 Character 함수 "Concatenate"를 사용합니다. 샘플 데이터와 마찬가지로 Type은 숫자이므로 연결 기능이 작동하려면 Char 함수를 사용하여 이를 문자열로 변환해야 했습니다. 결과 수식은 다음과 같습니다.
이제 Fit Y by X를 사용하고 Tension을 Y로 지정하고 새로 생성된 Material-Type 열을 X로 지정합니다. 이를 통해 모든 그룹을 서로 비교하는 ANOVA를 수행할 수 있습니다. 빨간색 팝업 메뉴에서 로컬 데이터 필터를 선택합니다. 필터 변수로 Material-Type을 선택하고 추가를 클릭합니다. Ctrl 키를 누른 채 비교하려는 두 그룹을 클릭하세요. 그런 다음 재료 유형별 장력의 일원 분석 빨간색 팝업에서 평균/Anova/풀링된 t를 선택하여 t-검정을 얻습니다.
여기서 주의할 점은 이 접근 방식을 사용하면 다양한 테스트를 수행할 수 있다는 것입니다. 각 테스트의 신뢰도는 95%일 수 있지만 여러 테스트로 인해 전체 신뢰 수준(종종 실험적 신뢰 수준이라고도 함)은 95%보다 훨씬 낮습니다. 전반적인 신뢰 수준을 제어하는 원하는 모든 비교를 허용하는 분석을 수행하는 방법이 있습니다.
Re: 열 내부의 데이터로 T 테스트를 어떻게 수행합니까?단,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 도움이 될 것입니다.
이것은 내 데이터가 어떻게 설정되는지 보여주는 예입니다. 재료 A 유형 1과 재료 A 유형 2의 평균 장력을 비교하고 싶습니다.
A1 대 A2, B1 대 B2, A1 대 B1 등의 x asis를 갖는 그래프를 갖고 싶습니다.
Re: 열 내부의 데이터로 T 테스트를 어떻게 수행합니까?좀 더 자세한 내용이 필요하다고 생각합니다. 무엇을 측정하고 있나요?
아마도 몇 가지 일반적인 지침이 도움이 될 것입니다(희망합니다). 먼저, 데이터 테이블의 각 열은 변수여야 합니다. 표의 각 행은 관측치입니다. 다양한 데이터 그룹의 평균을 비교하고 싶으신가요? 그렇다면 해당 특정 관찰이 속한 그룹을 식별하는 열이 필요합니다. 측정 중인 항목을 식별하는 다른 열이 필요합니다. t-검정의 경우 해당 항목은 연속형 변수여야 합니다.
귀하의 설명에 따르면 A1과 B1, A2와 B2, A3과 B3의 세 가지 비교를 원하는 것 같습니다. 그러면 JMP 테이블에 다음과 같은 구조의 6개 열이 생성됩니다.
그런 다음 X로 Y 맞추기를 선택할 수 있습니다. 그룹 변수는 X로 들어갑니다. 측정 변수는 Y에 들어갑니다.
데이터가 이런 방식으로 구성되어 있지 않은 경우 JMP는 데이터를 이 형식으로 조작할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 테이블 메뉴 아래의 분할 및 쌓기 명령을 살펴보세요. 적절한 형식으로 만드는 데 도움이 필요한 경우 커뮤니티에 도움을 요청할 수도 있습니다.
