<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola,
Aquí es una fácil Tengo un grupo de cráneos de roedores. Son de varios grupos nombrados que también son regiones geográficas. Un grupo se clasifica como "desconocido". Tengo datos métricos y utilicé Análisis Discriminante y una gráfica de las puntuaciones Canónica 1 y 2. Y, usando los valores en la tabla de puntuaciones discriminantes para mostrar las predicciones.
También tengo datos categóricos. Brevemente, cosas como la cantidad de agujeros en el cráneo para los nervios y las venas. Varían geográficamente de 2 a 4 (por ejemplo, 1 en un lado, un agujero doble en el otro lado). Estoy mirando los datos en el análisis Fit Y by X. Esto me muestra gráficos de mosaico y pruebas de chi cuadrado para cada variable. Necesito volver sobre mis pasos, pero algunos comandos también comparan los medios con una prueba t de Student, por lo que los grupos que son estadísticamente diferentes están etiquetados como A, b, C, etc. Cualquier consejo allí sería apreciado.
Sin embargo, me gustaría encontrar una prueba estadísticamente válida para clasificar el grupo desconocido en estas variables categóricas. O, al menos, cree una tabla que sugiera la mayor similitud como grupo, no como individuos. Sé que hay un método de agrupación, pero no me queda claro cómo usar esto para grupos en lugar de individuos.
Gracias,
Chris
Depende de la versión de JMP que estés usando como El análisis de correspondencia múltiple podría ser la técnica que desea utilizar.
Un enfoque más manual podría ser:
- Etiqueta los puntos basados en la columna del grupo.
- Realizar análisis de cluster.
- Encienda los grupos de colores desde el punto de acceso.
- Activar el diagrama de constelación (opcional) desde el punto de acceso.
- Varíe la cantidad de grupos hasta que sus grupos conocidos tengan el mismo color. Esperamos que tus incógnitas se encuentren dentro de un grupo o en la misma rama que un grupo conocido.
- Las opciones de guardado en el punto de acceso incluyen coordenadas de constelación, matriz de distancia y fórmula para el clúster.
¿Quizás una de estas puntuaciones sea una base adecuada para una prueba?
