2つのカテゴリカル変数間の関係を調べるための線を滑らかにしますか？こんにちは
グラフビルダーの線を滑らかにする機能が大好きです。この滑らかな線はカテゴリカル変数で利用できることがわかります
私は特におもしろいと思いました。
滑らかな線のアイコンの上にマウスを移動すると、連続変数に最適であると表示されます。
3つのカテゴリー変数の関係を調べるためにそれを使用することは意味がありますか？
もしそうなら、あなたはこのグラフをどのように解釈しますか？
利用可能な例はありますか？
変数は3つです。
学術的な回復の可能性
gpaパフォーマンス
および結果の減少（脱落の有無）
素晴らしい "スクリプト保存オプション"のおかげで
これがスクリプトです。
グラフビルダー（
変数（X（：GPA）、Y（：Academic_Unprepared）、オーバーレイ（：Attrition））、
要素（滑らか（X、Y、凡例（7）））
;
再：2つのカテゴリカル変数間の関係を調べるためのより滑らかな線？とても理にかなっています！この素晴らしい説明をありがとう
再：2つのカテゴリカル変数間の関係を調べるためのより滑らかな線？こんにちは @triunk 、
特にあなたのX変数が序数（自然な順序を持っている）であるとき、これは時々役に立ちます。ここで見ているのは、Xの各レベルに対するYの各レベルの観測値の割合の反映です。たとえば、以下はConsumer Preferencesサンプルデータセットを使用したこのようなプロットです。
学齢児童を報告する割合は、寿命の間に変化することが容易にわかります。しかし、Y軸がなければ、これは相対的な比例性について一般的にわかります。モザイクプロットとして見ると、もっと多くの情報が得られます。
それで、いつより滑らかなものが役に立つのでしょうか？1つのケースは、あなたがグループをオーバーレイしているとき、あなたの主なポイントはそれらのオーバーレイされたグループのXの各レベルに対する各Yレベルの比率の違いを単に示すことです。たとえば、ここでもConsumer Preferencesデータセットを使用して、学齢期の子供を年齢別に見た場合、大家族で行ったことのある人とそうでない人のために別々に見てみましょう。 
私はポイントをオフにしたので、よりスムーズに集中することができます。このことから、大家族の出身者は学齢期の子供を持つ頻度が高く、人生の早い時期にそうなっていることがわかります。これを示す他の方法が確かにあります、しかしあなたはより滑らかな人が物語を語っているのを見ることができます（あなたが見ているものを知っている限り）。
@julian
