<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao,
Qui è facile. Ho un gruppo di teschi di roditore. Provengono da diversi gruppi denominati che sono anche regioni geografiche. Un gruppo è classificato come "sconosciuto". Ho dati metrici e ho usato Analisi discriminante e una trama dei punteggi Canonical 1 e 2. E, usando i valori nella tabella Scores discriminante per mostrare le previsioni.
Ho anche dati categoriali. In breve, cose come il numero di buchi nel cranio per i nervi e le vene. Variano geograficamente da 2 a 4 (ad es. 1 su un lato, un doppio foro sull'altro lato). Sto osservando i dati nell'analisi di Adatta Y per X. Questo mi mostra i Mosaic Plots e i test chi quadrati per ogni variabile. Ho bisogno di tornare sui miei passi, ma alcuni comandi confrontano anche i mezzi con un test t di studenti in modo tale che i gruppi che sono statisticamente differenti sono etichettati come A, b, C, ecc. Qualsiasi consiglio ci sarebbe apprezzato.
Tuttavia, mi piacerebbe trovare un test statisticamente valido per classificare il gruppo sconosciuto su queste variabili categoriali. O, almeno, crea una tabella che suggerisce la somiglianza più grande di un gruppo, non come individui. So che esiste un metodo di clustering, ma non mi è chiaro come utilizzarlo per i gruppi piuttosto che per gli individui.
Grazie,
Chris
Dipende dalla versione di JMP che stai usando come L'analisi di corrispondenza multipla potrebbe essere la tecnica che desideri utilizzare.
Un approccio più manuale potrebbe essere quello di:
- Etichettare i punti in base alla colonna del gruppo.
- Effettuare l'analisi del cluster.
- Attiva i cluster di colori dall'hotspot.
- Attiva il grafico delle costellazioni (facoltativo) dall'hotspot.
- Varia il numero di cluster fino a quando i tuoi gruppi conosciuti sono approssimativamente tutti colorati lo stesso. Spero che le tue incognite si trovino all'interno di un gruppo o sullo stesso ramo di un gruppo conosciuto.
- Le opzioni di salvataggio sull'hotspot includono le coordinate della costellazione, la matrice della distanza e la formula per il cluster.
Forse uno di questi punteggi è una base adeguata per un test?
