Eine zentrale Anwendung der Statistik war schon immer die Nutzung von Daten im Entscheidungsprozess, und eines der am häufigsten genutzten Tools hierfür ist die Datenvisualisierung. Durch die Verwendung grafischer Elemente kann man Zahlenmengen in leicht verständliche Bilder umwandeln, die jeder verstehen kann, was unglaublich wirkungsvoll ist. Doch Grafiken können auch täuschen, und wir können manchmal Muster erkennen, wo keine existieren. Natürlich können numerische Tests von Hypothesen Abhilfe schaffen, wenn man die Daten selbst betrachtet, aber das ist nicht immer möglich, wenn man Daten visuell untersucht. Daher besteht das Ziel dieses Add-Ins darin, eine Methode in JMP zu implementieren, um genau das zu tun. Nehmen Sie zum Beispiel die Grafik unten.
Sample Choropleth MapSample Choropleth MapBeispiel einer Choroplethenkarte
Sehen Sie einen räumlichen Trend? Wenn Sie glauben, dass es einen Trend gibt, wie können Sie dann feststellen, ob dies tatsächlich der Fall ist oder ob es sich lediglich um zufälliges Rauschen handelt? Genau darauf zielt das Add-In ab. Basierend auf den Ideen von Di Cook et al. [1] zeigt es das wahre Diagramm neben computergenerierten Täuschungsdiagrammen an. Dies führt grafische Tests in den Visualisierungsprozess ein, indem Signifikanzniveaus bereitgestellt werden, die durch die Fähigkeit des Benutzers bestimmt werden, das wahre Diagramm auszuwählen. Das heißt, wenn Sie aus allen Täuschungsdiagrammen das Diagramm der wahren Daten heraussuchen können, dann liegt eindeutig etwas Bedeutendes vor sich und eine weitere Untersuchung ist erforderlich.
Um einen grafischen Hypothesentest durchzuführen, führen Sie einfach das Add-In mit Ihrem Datensatz aus. Sie können den Diagrammtyp, den Linientyp und mehr aus dem Add-In-Menü auswählen. Für ausführlichere Hilfe klicken Sie auf die Schaltfläche „Hilfe“ im Aktionsbereich für die Dokumentation.
Sample InputSample InputBeispieleingabe
Sample OutputSample OutputBeispielausgabe
[1] Cook, D., Wickham, H., Hofmann, H., & Buja, A. (2010, 24. Oktober). Grafische Inferenz für Infovis. http://had.co.nz/stat645/graphical-inference.pdf
Hallo Michael, Danke fürs Teilen. Wenn ich versuche, das Add-In mit einer einzelnen kontinuierlichen Variablen auszuführen, erhalte ich die folgende Fehlermeldung, gefolgt von einer Zeichenfolge meiner Datenwerte, und das Programm wird nicht abgeschlossen. Könnten Sie mir einen Einblick geben, was diese Fehlermeldung bedeutet oder was ich falsch mache?
„Argument sollte beim Zugriff oder bei der Auswertung von ‚Länge‘ ein Zeichen sein, fehlerhaftes Argument(
[Eine gekürzte Liste meiner Werte für die Variable in jeder Beobachtung wird hier angezeigt]
***** Text abgeschnitten *****"
Vielen Dank im Voraus, Marxx
