¿Cómo puedo saber qué prueba acabo de hacer después de usar la herramienta "Ajustar X e Y" de JMP?Estoy intentando hacer un análisis de la relación entre la edad y la frecuencia de reciclaje de un conjunto de datos. Después de seleccionar y filtrar algunas de las edades (ya que muchos de mis encuestados no dieron su edad por algún motivo), utilicé la herramienta Ajustar X e Y y seleccioné la edad para el factor X y la frecuencia de reciclaje para el factor Y. Luego hice clic en Aceptar y me dio los siguientes resultados.
Sin embargo, JMP no indica qué tipo específico de prueba realizó para sus datos. Aunque muestra en la parte inferior izquierda una tabla útil que muestra Bivariada, Unidireccional, Logística y Contingencia, no muestra el tipo de prueba específico en la ventana de resultados. Pero si quiero hacer análisis futuros, ¿cómo puedo saber qué tipo específico de prueba ha realizado, especialmente si es una prueba de la que no he oído hablar? JMP es muy diferente de SPSS en que usted realmente no elige el tipo de prueba. Alguna sugerencia.
Exploración y visualización de datosRe: ¿Cómo puedo saber qué prueba hice después de usar la herramienta "Ajustar X e Y" de JMP?Veo... es un poco del lado especulativo, pero aún puede ser utilizado en la investigación para discutir los resultados. ¡Gracias!
Re: ¿Cómo puedo saber qué prueba hice después de usar la herramienta "Ajustar X e Y" de JMP?Los datos faltantes representan algo y con frecuencia son informativos; de hecho, JMP tiene varias plataformas que usan la opción "falta informativa" para ese propósito exacto. Por lo general, faltan datos por una razón: si es porque alguien olvidó grabarlo, probablemente no ayude mucho. Sin embargo, a menudo faltan variables como la edad (o el ingreso) porque la recopilación de datos es voluntaria (por ejemplo, encuestas) y hay una selección en función de quién responde y quién no. Por lo tanto, en su caso, tal vez un subgrupo de personas esté interesado en reciclar, pero no deseen proporcionar su edad (quizás porque son mayores que sus compañeros). Su comportamiento de reciclaje puede ser significativamente diferente de aquellos que sí proporcionan su edad. Por lo tanto, omitirlos del análisis potencialmente pierde un hallazgo importante. Si las edades de aquellos que no proporcionan la edad son verdaderamente aleatorias, entonces la categoría "falta de edad" no será informativa, pero de lo contrario puede ser.
Re: ¿Cómo puedo saber qué prueba hice después de usar la herramienta "Ajustar X e Y" de JMP?Muchas gracias por sus comentarios perspicaces. Los datos aquí fueron solo de una prueba piloto para mi encuesta. Entonces, si encuentro que me faltan muchos datos de edad, debería incluirlos como faltantes, ¿no? ¿Puedo preguntar cómo sería beneficioso seguir incluyendo estos datos faltantes en el análisis, ya que no representan nada?
Re: ¿Cómo puedo saber qué prueba hice después de usar la herramienta "Ajustar X e Y" de JMP?TXNelson es correcto, pero quiero agregar un comentario (no solicitado). Con 9 puntos de datos y un rango de edad tan estrecho, esta regresión logística casi no tiene sentido. En realidad, yo diría que no tiene sentido. Sería mejor servirlo solo para hacer nominal la edad y hacer Fit Y by X (obtendrá una tabla de contingencia y una prueba de chi-cuadrado sin sentido). Me hace preguntarme acerca de sus datos. Si falta la edad para muchas observaciones, no debe omitir esos puntos sino codificarlos como "faltantes" y usarlos en el análisis (con la edad como nominal). Si las edades de 21 a 24 son diferencias significativas en las edades, entonces la tabla de contingencia debería ser suficiente para ver cómo se ve la relación, si es que hay alguna. La regresión logística, en este caso, me parece que oculta la verdadera naturaleza limitada de los datos que tiene.
Re: ¿Cómo puedo saber qué prueba hice después de usar la herramienta "Ajustar X e Y" de JMP?El cuadro de esquema en la parte superior de la salida mostrada indica el análisis que se ha realizado:
Ajuste logístico de 17 En promedio, con qué frecuencia recicla en el campus: Por edad
También puede ir al triángulo rojo y seleccionar opciones y análisis adicionales que sean apropiados para el tipo de datos que proporcionó a la plataforma Fit Y by X. JMP no le proporciona un entorno de visualización estático una vez que realiza sus selecciones iniciales. Aquí es donde JMP y SPSS difieren. JMP le permite ver su análisis inicial, y luego continuar directamente desde ese punto, para realizar subanálisis, gráficos y subconjuntos, sin tener que volver al cuadro de diálogo inicial y realizar cambios, y luego volver a ejecutar el análisis de nuevo.
Y, por último, si va al triangl rojo y selecciona "Guardar script", puede guardar el script que volverá a ejecutar el análisis. Uno de los lugares donde puede guardar el script es la tabla de datos en la que ejecutó el análisis. De esta manera, siempre puede tener una forma de volver atrás y recrear el análisis directamente desde la tabla de datos, cuando sea necesario.
