JMP の「Fit X and Y」ツールを使用した後に実行したテストを確認するにはどうすればよいですか?データセットの使用年数とリサイクル頻度の関係を分析しようとしています。いくつかの年齢を選択してフィルターした後 (回答者の多くが何らかの理由で年齢を明かさなかったため)、X と Y のフィット ツールを使用して、X 因子として年齢を選択し、Y 因子としてリサイクル頻度を選択しました。次に「OK」をクリックすると、以下の結果が得られました。
ただし、JMP はデータに対してどのような特定の種類のテストを行ったかを示しません。左下には、二変量、一方向性、ロジスティック、および偶発性を示す便利な表が表示されますが、結果ウィンドウには特定のテスト タイプは表示されません。しかし、今後の分析を行いたい場合、特に聞いたことのないテストの場合、どのような特定の種類のテストが行われたかを知るにはどうすればよいでしょうか? JMP は、テストの種類を実際に選択しないという点で SPSS とは大きく異なります。助言がありますか。
データの探索と視覚化Re: JMP の「Fit X and Y」ツールを使用した後、どのテストを行ったかを知るにはどうすればよいですか?なるほど… やや投機的な側面もありますが、研究で結果を議論するために使用することはできます。 ありがとう！
Re: JMP の「Fit X and Y」ツールを使用した後、どのテストを行ったかを知るにはどうすればよいですか?欠損データは何かを表し、多くの場合有益です。実際、JMP には、まさにその目的で「有益な欠損」オプションを使用する多くのプラットフォームがあります。通常、データが欠落しているのは何らかの理由があります。誰かがデータを記録するのを忘れたことが原因である場合は、おそらくあまり役に立ちません。しかし、年齢 (または収入) などの変数は、データ収集が任意であり (調査など)、誰が回答し、誰が回答しないかという点で選択が行われているため、欠落していることがよくあります。したがって、あなたの場合、おそらくサブグループの人々はリサイクルに興味がありますが、年齢を提供したくないでしょう (おそらく、彼らは仲間よりも年上だからです)。それらのリサイクル動作は、年齢を提供するものとは大きく異なる場合があります.したがって、それらを分析から除外すると、重要な発見を見逃す可能性があります。年齢を提供していない人の年齢が本当にランダムである場合、「年齢の欠落」カテゴリは有益ではありませんが、そうでない場合は有益かもしれません.
Re: JMP の「Fit X and Y」ツールを使用した後、どのテストを行ったかを知るにはどうすればよいですか?洞察に満ちたコメントをありがとうございます。 ここにあるデータは、私の調査のパイロット テストからのものです。 それで、多くの年齢データが欠落していることがわかった場合は、欠落しているものとして含める必要がありますか? この不足しているデータは何も表していないため、分析に含めることでどのようなメリットがあるかお尋ねしてもよろしいですか?
Re: JMP の「Fit X and Y」ツールを使用した後、どのテストを行ったかを知るにはどうすればよいですか?TXNelson は正しいですが、(求められていない) コメントを追加したいと思います。9 つのデータ ポイントと非常に狭い年齢範囲では、このロジスティック回帰はほとんど意味がありません。というか、無意味としか言いようがない。年齢を名義にし、Y を X でフィットする方がよいでしょう (分割表と無意味なカイ 2 乗検定が得られます)。あなたのデータについて疑問に思います。多くの観察で年齢が欠落している場合、それらの点を省略せずに「欠落」としてコード化し、分析で使用する必要があります (年齢は名目値として)。21 歳から 24 歳までの年齢が意味のある年齢差である場合、関係がどのように見えるかを確認するには、分割表で十分です (存在する場合)。この場合、ロジスティック回帰は、あなたが持っているデータの実際の限られた性質を隠しているように思えます。
Re: JMP の「Fit X and Y」ツールを使用した後、どのテストを行ったかを知るにはどうすればよいですか?表示された出力の上部にあるアウトライン ボックスは、実行された分析を示します。
Logistic Fit of 17 キャンパス内での平均的なリサイクル頻度: 年齢別
また、赤い三角形に移動して、Fit Y by X プラットフォームに提供したデータの種類に適した追加のオプションと分析を選択することもできます。 最初の選択を行うと、JMP は静的な表示環境を提供しません。 ここがJMPとSPSSの違いです。 JMP を使用すると、最初の分析を表示し、その時点から直接続行して、サブ分析、チャート化、およびサブセット化を行うことができます。最初のダイアログ ボックスに戻って変更を加え、分析を最初からやり直す必要はありません。
最後に、赤い三角形に移動して [スクリプトの保存] を選択すると、分析を再実行するスクリプトを保存できます。 スクリプトを保存できる場所の 1 つは、分析を実行したデータ テーブルです。 このようにして、必要なときにいつでも、データ テーブルから直接分析に戻って再作成することができます。
