I wish I had been told how to navigate the Analyze menu.I wish I had been told how to navigate the Analyze menu.I wish I had been told how to navigate the Analyze menu.I wish I had been told how to navigate the Analyze menu.「Analyze」メニューの操作方法を教えてもらえたらよかったのにと思います。 「Analyze」メニューは、謎に包まれ、ダクトテープで包まれた謎です...少なくとも、初日の私はそう思いました。 次にそれを扱いましょう。
シリーズに興味がある方のために、簡単な概要を以下に示します。
- JMP を使用して 1 日目に誰かに教えてほしかったことを 5 つ*挙げます。
- 事1：常にグラフから始める。
- 事 2: 4 ステップの JMP ワークフロー誰もが知っているはずです。
そして事柄 3 に移ります...
「分析」メニューの操作方法
「分析」メニューはわかりにくいように思えるかもしれません。 使い始めた頃JMP 、なぜそうなるのかと自問し続けていました。そこには??」 (私がそれについて 100% 真実であれば、私の質問は通常、それよりもはるかに多彩なものになりますが、ご理解いただけると思います。) 私が他の人に JMP の使い方を教え始めて初めて、それが最終的にピンと来たのです。はこの明らかな狂気への方法!! 必要なのは、ちょっとした頭のトリックだけで、すべてがどこにあるのか、なぜそこにあるのかを (ほとんどの場合) 理解できるようになります。
人々が一般的にどのようにデータを分析するのか考えてみましょう...そうですね、どのように分析するのか考えてみましょうしたほうがいいデータを分析します。 新しいデータセットを入手したら、最初に行うべきことは次のとおりです。何らかのグラフを作成する。 関係についていかなる仮定もしたくない場合は、ヒストグラムを使用します。 「分析」メニューの最初の項目を見ると、「分布」という項目が見つかります。 ディストリビューションで無料でどのようなチャートが得られるかわかりますか? 右！ ヒストグラムですよ！ これは、データの形状を理解し、品質の問題などを探すのに役立ちます (これについては次のビットで詳しく説明します)。
次に、データの分布を調査した後、それらがどのように関連するかを検討し始める必要があります。 通常、これは 1 つを比較することから始まります。応答そして1つ要素– 二変量関係。 彼らは、ANOVA、ロジスティック関係、適合線などを調べたいと思うかもしれません。Fit Y by X にはそれがすべて含まれています。 要するに、もしあなたが答えようとしている質問には以下が含まれます一データの列を選択し、初めAnalyze メニュー (Distribution) の位置。 答えようとしている質問が次のようなものである場合、二何らかの関係でデータの列を選択するには、 2番Analyze メニューの位置 (Fit Y by X)。 [分析] メニューの最初の 2 つの項目を質問で参照されている列の数にマッピングすると、数十の適切な統計がほとんど魔法のように表示されます。
最初は、比較する変数の数の順にメニューを並べるパターンのようです。 Y by X をフィットさせると、そのパターンが壊れたように見えます。 Analyze メニューを理解するためのコツは、次のとおりです。いいえ考慮される変数の数によって並べられますが、問題の複雑さメニュー項目のアドレス。 それが、消費者調査が最下位にある理由です。人々は全体として狂っていて、人々に関係するデータは常に信じられないほど複雑です。
これでメニューの上部と下部については説明できたように思えますが、中央についてはどうなるのでしょうか? Tabulate (および Text Explorer) は奇妙な場所にあるようです。 ただし、これらが主に変革ツールであることを考慮すると、その立場はより理にかなっています。 表作成は、さらなる分析のためにデータを要約する優れた方法です。 Text Explorer の仕事は、フリー テキストを取得し、それを他の分析方法で処理できるものに変換することです。 つまり、彼らは橋渡しツールは、あるレベルの分析の複雑さから別のレベルの分析の複雑さに移行するために使用されます。
覚えておくのに役立つ小さな図を次に示します。
次はあなたが試して
さて、いくつかの思考例を見てみましょう。
1 つの変数をターゲットと比較する必要がある場合、[分析] メニューのどこを見ますか? あなたが配布と言ったら、それは正しいでしょう。 ここでは単純な比較 (リストの上部) を見ていますが、これには 1 つの変数 (データ列)、つまり Distribution が含まれています。 1 サンプルの t 検定は、分布の赤い三角形 (回答ボタン) の下にあるオプションです。
さて、データ テーブル内のすべての連続変数の相関係数を取得したい場合はどうなるでしょうか? (多変量メソッドの下で) 多変量と言ったのなら、それは正しいでしょう。 主な比較は二変量であるため、できるFit Y by X でペアごとに実行します。 しかし、多くの列にわたってそれを行うので、それは実際にはより複雑な問題。 したがって、「分析」メニューの下の方を見てみましょう。 多変量というと「複数の変数」のように聞こえますが、これはむしろ多変量の状況だと思うかもしれません。 多変量メソッドを見ると、すぐに物事が非常に複雑に見え始めるため、まず多変量プラットフォームを推測するのが妥当でしょう。 そのプラットフォームを実行すると、指定した変数のすべての組み合わせの相関係数を取得するいくつかの方法が提供されます。
繰り返しになりますが、ここでのポイントは、そのレイアウトを理解すると、物事がどこにあるべきか、少なくとも WAG から SWAG 領域に移動できるかについて、適切なアイデアが得られるということです。
次回は、JMP の見落とされがちな部分の驚くべき特性を詳しく掘り下げていきますので、お楽しみに。
やあ、 @P_Bartel ！
で簡単に触れましたが、二番目のこと、しかし、それは確かにもう少し強調する必要があります。
M
素晴らしいシリーズマイク！ 別の章を提案できるとしたら? 私たちの同僚である Gail Masseri が「右クリックは友達です」というフレーズを初めて聞いたときのことを、私はずっと覚えています。 これは、フロー内のほぼどこでも「右クリック」すると、アプリケーション内の文書化された機能と文書化されていない機能のメニューが表示されるという JMP の基本的な設計原則です。 私が新しいユーザーに JMP を教えていたとき、私はよく次のようなことを言いました。「行き詰まって、次に考えていることを何をどのように達成するか分からない場合は、最も興味深いものの上にカーソルを置いてください。をクリックしてください。役に立つものが見つかる可能性が高いです。」
