曲線擬合和標準化我有一個正偏態的數據集，因此需要對其進行標準化。 我得到了一條與智障人士的年齡和挑戰性行為有關的波形線。 我對 JMP 和高級統計程序完全陌生，這是我博士研究要求的一大進步。 任何有關規模開發、曲線擬合、標準化數據的分步指南或視頻...將不勝感激。
回复：內核平滑器謝謝你的郵件。 讓我閱讀“幫助書籍”並探索內核平滑的數據。 我對帶寬及其對分配的影響缺乏了解。 非常感謝
回复：內核平滑器
我不知道如何在 JMP 中使用內核平滑器。
JMP 幫助或指南的哪一部分（幫助>圖書>基本分析:分配）你不明白嗎？ 很高興在這裡提供幫助。
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經過約翰遜曲線擬合後，我將分數轉換為一個量表（m=15，sd=3），這是此類測試的基準。 我已將部分數據發送至此處。 第一個col -raw 分數（0-27），第二個col-scale 分數（1-24），第三個是，我將第二個擬合到Excel 中的核密度估計，並得到第三個col，這是調整後的縮放分數。 問題是，這個調整後的比例分數應該是平均值 15，標準差 3。
您將比例轉換為 {m=15, sd=3}。 JMP 將嘗試居中 (m=0) 和縮放 (sd=0)，因為這是通常的做法。 例如，以這種方式居中和縮放的預測變量可以更好地滿足回歸假設。 它不是為某些任意轉換而設計的。 您始終可以乘以一個常數來獲得您想要的 sd。 您始終可以添加一個常數來實現您想要的平均值。 翻譯之前先縮放。
內核平滑器再一次問好，
經過約翰遜曲線擬合後，我將分數轉換為一個量表（m=15，sd=3），這是此類測試的基準。 我已將部分數據發送至此處。 第一個col -raw 分數（0-27），第二個col-scale 分數（1-24），第三個是，我將第二個擬合到Excel 中的核密度估計，並得到第三個col，這是調整後的縮放分數。 問題是，這個調整後的比例分數應該是平均值 15，標準差 3。 我不知道如何在 JMP 中使用內核平滑器。我有五個分量表和三個年齡組標準，並且正在進展中。 到目前為止，它們都不符合mean-15、SD-3。它的範圍是 15-19，但 SD 的範圍是 3 到 5。 我時間緊迫，得想個辦法。 我不知道是否正確，我嘗試使用第三列..在Excel中生成隨機數，最大值為24..計算出其中的m和sd來找到正確的。 但這是詳盡的。 我沒有信心在這裡探索非參數統計，但有證據表明內核平滑器適合後規範平滑。 非常感謝任何建議。 謝謝。
回复：曲線擬合和標準化謝謝。 將探索這一點。
回复：曲線擬合和標準化北京,
根據您的最新輸入，也許您需要使用某些預測建模技術（例如神經網絡或分區）來分析數據。
回复：曲線擬合和標準化是的，謝謝。 我一定會的。 但我也認為，我沒有足夠的知識來質疑這一觀點，也沒有接受這樣的事實：這可能是一場類似整體論與還原論、定量與定性、第一類錯誤與第二類錯誤等辯論。 我可以為我的工作彌補的唯一辯護是，該量表在系統層面上會更有用——對那些需要強化治療的人進行分類，他們的父母或老師可以接受行為矯正教育，從而避免潛在的問題，而不是更少的是那些需要積極行為支持的人。 它更像是基於系統的規定（對乾預模型的響應）而不是個人方法。 走進治療診所的孩子仍將按照參考標准進行治療。
感謝您的建議。
回复：曲線擬合和標準化您需要閱讀 Donald Wheeler 博士的論文：
轉換數據可能會對您的分析造成致命影響
對正態分佈的迷戀必須結束！
回复：曲線擬合和標準化從我之前的文章來看，經過幾周令人難以置信的廣泛研究，我想出了這些步驟——包括我的章節寫作的一部分。 如果可以的話，有人可以請同行評審和驗證嗎？ 謝謝。
規範制定
分量表和挑戰行為綜合 (CBC) 規範的製定分幾個階段完成。 該程序取自王景仁 (1992) 的著作[1]以及 Sparrow、Cicchetti 和 Balla (2005) [2] 。 將年齡（4-58）分為12個年齡組，併計算每個年齡組的五個子量表的原始分數分佈的相應平均值、標準差、偏度和峰度。 為每個子量表分別繪製 12 個平均值與年齡的折線圖，並通過平均值繪製一條平滑線。 以同樣的方式，繪製並平滑 12 個年齡組的標準差。
每個分量表的每個年齡組的平滑均值和標準差以及未平滑的偏度和峰度值被進一步輸入到標準化的幾個階段。 原始分數被轉換為標準分數，標準分數又根據平滑平均值和標準差生成另一個分佈。 輸入分佈（具有平滑平均值和標準差）以生成約翰遜有界分佈[3] ，進而轉換為挑戰行為評定量表 (CBRS) 分數[4] （平均值 = 15，標準差 = 3）。 為了獲得超出範圍的規範，使用原始分數和 CBRS 量表分數進行線性回歸。 預測值用作 CBRS 評分。
下一步，12 個年齡組的轉換範圍擴大到包括 55 個年齡組 (4-58)。 使用線性插值（針對相鄰年齡組之間的缺失值）來填補空白。 （我嘗試外推不同年齡組的缺失值 - 結果沒有意義，所以沒有這樣做）
[1]王敬仁. （1992）。 為偏態規範分佈生成規範的分析方法。 在加利福尼亞州舊金山全國教育測量委員會年會上提交的論文。
[2]麻雀，黨衛軍， 奇凱蒂，VD， ＆巴拉，AD（2005）。 Vineland-II 調查表格手冊。 NCS Pearson Inc. 美國
[3]約翰遜曲線使用由分佈的平均值、標準差、偏度和峰度值生成的矩 (γ、δ、θ、σ) 進行擬合
[4] Vineland-II 使用均值 (15) 和標準差 (3) 的量表分數來衡量其適應不良行為量表。 它被認為是許多其他測試的比例分數的相對衡量標準。
回复：曲線擬合和標準化再次感謝您的指導。 真正的問題是——例如——子量表有 9 項四分制評分（0-3），所以總分是 27。 在我的樣本為 207、範圍為 (0-27) 的頻率分佈中，我有原始分值，即 -15、18、19、20 等，但不存在。 當我運行 JSb 時，我的數據集中不存在的原始得分值的相應 z 值是什麼。 在這種情況下我將如何生成規範？ 另外，我注意到比例分數分佈廣泛，即原始分數 0 的比例分數為 10（z 轉換為均值為 15、標準差為 3 的比例分數，這是挑戰行為和智力障礙的參考指數），除去未出現的分數，其餘分數（1-27）落入比例分數17。 我也嘗試過 T 分數，這是相同的觀察結果。 類似工作的作者討論了調整平均值和標準差、平滑年齡組的曲線、生成矩並輸入 JohnsonSb 到轉換錶。 但我沒有看到對此的詳細程序解釋。我不明白 JSb 在給定時刻的頻率分佈是什麼？ JSb 允許用戶定義參數... 這些參數從何而來並應用於什麼？ 我需要了解 JSb 的應用。 感謝任何幫助。 謝謝。
回复：曲線擬合和標準化從文章中可以看出，作者將約翰遜變換系列之一應用於感興趣的變量。 JMP 中有幾個工作流程可以執行與 Johnson 變換類似的操作。
工作流程 1：使用未轉換的原始單位變量創建常用的分發平台報告。 在分佈平台報告中，從頻率分佈圖形上方的 JMP 熱點中，選擇連續擬合下拉選項，然後選擇所需的約翰遜變換。 您可以通過選擇“保存轉換”將轉換後的變量從 Johnson 轉換圖形熱點保存到數據表中。
工作流程 2：我認為只有在運行 JMP 版本 12 或更高版本時才可以使用，從 JMP 數據表中選擇要轉換的特定列，然後從列標題中右鍵單擊，新建公式列 -> 分佈 - >約翰遜正火。 此工作流在數據表中創建與 Johnson Sb 變換相對應的新列。
回复：曲線擬合和標準化感謝您的答复。 我想要對數據進行標準化的原因是，我希望能夠為我開發的量表生成規範並建立心理測量屬性。 我一直在讀這篇文章https://ia801404.us.archive.org/27/items/ERIC_ED353271/ERIC_ED353271.pdf ，這與我想做的類似。
我需要幫助在 JMP 中執行此曲線擬合。 再次感謝。
回复：曲線擬合和標準化我想我的第一個問題是為什麼你覺得你必須“標準化”數據只是因為特定變量的分佈是傾斜的？ 偏度本身並不一定是以某種方式轉換數據的原因。 通常，轉換的需求更多地是由考慮某些此類外部標準的數據分析方法之類的因素驅動的。 有許多分析方法要么對分佈假設穩健，要么完全不適用。 也許您可以更多地分享您研究的實際目標以及您考慮分析數據的方法，我們中的一些人也許能夠提供更多指導？
