두 데이터 세트를 비교하는 데 도움이 됩니다.내 문제는 우스꽝스러울 정도로 간단하다고 확신하지만 정말 도움이 필요합니다! 이것은 내 기술 수준에서 많이 벗어났습니다.
두 세트의 데이터가 있습니다. 2015년 및 2016년 다양한 증후군(천식 및 일반 호흡기) 및 미립자 물질 오염 수준에 대한 ER 방문 수에 대한 데이터입니다. 응급실 방문에서 PM2.5의 관계를 알고 싶습니다. 구체적으로 2015년 데이터와 2016년 데이터 간에 차이가 있습니까? 그렇다면 통계적으로 유의미합니까?
고급 통계 모델링데이터 접근품질 및 프로세스 엔지니어링Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.도움을 주셔서 대단히 감사합니다. 시간이 오래 걸려 죄송합니다. 이 문제에 대한 귀하의 지도에 대단히 감사드립니다. 이제 적절한 분석이 있다고 생각합니다.Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.당신이 해야 할 일은 ER을 Y로, PM과 연도를 예측 변수로 사용하여 회귀를 실행하는 것입니다.
이것을하기 위해,
1. PM 데이터와 ER 데이터 열을 쌓습니다.스택 플랫폼을 사용하면 여러 시리즈 스택을 수행할 수 있습니다.
2. PM 데이터의 데이터 열을 PM으로, ER 데이터 열의 이름을 ER로 바꿉니다.
3. 새 열을 만듭니다.데이터를 누적할 때 생성된 "레이블" 열에서 연도 값을 제거하는 새 열에 대한 수식을 지정합니다.공식을 사용하십시오.
워드(-1,:레이블)
4. 그런 다음
분석==>모델 적합
5. ER을 Y(반응) 열로 지정한 다음 모델 효과 영역에 PM 및 연도를 배치합니다.
Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.아, 죄송합니다. 2016년 PM2.5와 2016년 날짜를 사용한 다음 2015년 PM2.5와 2015년 날짜를 사용했습니다. 기다려 주셔서 감사합니다. 따라서 쌍을 이룬 t-테스트는 상관관계가 없기 때문에 제외됩니다. 맞습니까? 그래서 데이터를 일치하지 않는 것으로 쌓는 원래 제안으로 돌아가는 것 같습니까? PM2.5 수준과 연도(대조군으로 2015년)의 응급실 방문 횟수 사이의 관계를 어떻게 분석할 수 있습니까? 2016년 PM2.5 수준과 2016년 방문 및 2015년에 대해 적합 y x x를 실행할 수 있지만 이 두 결과를 비교하여 차이가 중요한지 확인하려면 어떻게 해야 합니까?Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.첫 번째 설명에 포함된 데이터 테이블의 경우 귀하의 결과에 동의하지 않습니다.PM 또는 ER 방문 모두 수년에 걸쳐 유의미한 상관관계가 없습니다.따라서 일치를 지원하지 않음을 나타냅니다.
RSquare 값은 .05 수준에서 중요하지 않습니다.
Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.PM2.5와 ER 방문은 모두 X에 의한 적합 Y를 사용하여 날짜와 상관관계가 있습니다. 따라서 PM2.5 및 응급실 방문을 Y로, 날짜를 X로 하는 일치 쌍 t-테스트에 사용하는 것이 적합합니까?Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.새로운 정보가 제공되면 이전 제안이 유효하지 않을 수 있습니다.일치하지 않는 데이터를 가정했습니다.날짜 일치를 유효한 일치로 간주하는 경우 Matched Pairs t-test를 실행해야 합니다.
분석==>특수 모델링==>매칭 쌍
그러나 그 전에는 귀하의 가정을 확인하기 위해 일치하는 날짜를 조사할 것입니다.
Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.혼란을 드려 죄송합니다. 날짜는 2016년과 2015년 9월 1일부터 12월 30일까지입니다. 귀하가 맞습니다. 나열된 2015 데이터는 2015년 9월 1일에 대한 행 1에 대한 것이므로 첫 번째 날짜 열과 일치합니다.
그리고 예, 달력 날짜를 기준으로 데이터를 일치시킬 생각이었습니다. 특정 날짜의 방문 급증이 같은 날짜의 PM2.5 날짜의 급증과 관련이 있는지 확인하고 2015년 데이터를 2016년에 발생한 대기 오염 사건에 대한 통제로 사용하려고 합니다. 하지만 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.
Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.
데이터에 "날짜" 열이 있습니다.모든 날짜는 2016년 기준입니다.그것은 무엇을 나타냅니까?2015년 9월 1일 행 1에 2015년 데이터가 나열되어 있습니까?그렇다면 달력 날짜를 기준으로 데이터를 일치시키고 싶다고 생각하십니까?설명해 주시겠습니까?
Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.귀하의 응답과 도움에 대단히 감사합니다. 귀하의 예를 통해 다른 데이터도 쌓고 유사한 관계를 볼 수 있었습니다. 따라서 모든 데이터에서 2015년과 2015년 값은 통계적으로 다릅니다.
이제 내 질문은 2016년 PM2.5(x 인자)와 ER(y 인자) 방문 사이의 관계가 2015년 둘 사이의 관계(PM2.5 및 ER 방문)와 통계적으로 다른지 여부를 어떻게 확인할 수 있는가입니다. ? 이것은 다변량 분석입니까? 나는 이것에 어떻게 접근해야할지 모르겠습니다.Re: 두 데이터 집합을 비교하는 데 도움이 됩니다.주요 문제는 데이터가 약간 다른 형식이어야 한다는 것입니다.귀하의 데이터는 측정 대상이 동일하더라도 2개의 개별 열에 서로 다른 연도의 데이터를 가지고 있습니다.측정을 위해 데이터를 하나의 열로 가져오고 연도를 지정하기 위해 두 번째 열을 가져오려면 열을 쌓기만 하면 됩니다.이동 :
테이블==>스택
표시되는 대화 상자에서 쌓을 열을 지정합니다.
명확성을 위해 데이터를 포함할 새 누적 열의 기본 이름을 "Data"에서 "PM2.5"로 변경하고 PM2.5 데이터가 발생한 누적 열을 나타내는 열을 다음과 같이 변경했습니다. "년도".아래는 스택 결과입니다.
이제 데이터를 분석할 수 있습니다.이를 위해 사용할 플랫폼은 Fit Y by X 플랫폼입니다.
분석==>Y를 X로 맞추기
나타나는 대화 상자에서 Y Response 선택 상자에 PM2.5 열을, X Factor 선택 상자에 연도 열을 배치한 다음 OK 버튼을 클릭합니다.
JMP는 먼저 관계를 이해하는 데 도움이 되는 그래프를 생성합니다.원하는 테스트에 적합한 t-테스트를 요청하려면 그래프 왼쪽 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 t-테스트 옵션을 선택하면 됩니다.
t-테스트 결과가 현재 그래픽 디스플레이에 추가됩니다.
두 그룹은 오류가 있을 확률이 .0001 미만으로 통계적으로 다릅니다.
빨간색 삼각형 아래를 보면 디스플레이에 추가할 수 있는 다른 많은 항목이 표시됩니다.
JMP를 설치할 때 제공된 JMP 설명서를 살펴보시기 바랍니다.
도움말==>도서
JMP 발견 서적과 JMP 사용 서적을 참조하시기 바랍니다.
