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.Ojalá me hubieran dicho cómo navegar por el menú Analizar. El menú Analizar es un enigma envuelto en un acertijo, envuelto en cinta adhesiva... o al menos eso pensé en mi primer día. Vamos a tratar con eso a continuación.
Si solo está sintonizando la serie, aquí hay un breve resumen:
- Estoy enumerando cinco* cosas que desearía que alguien me hubiera dicho el día 1 usando JMP.
- Cosa 1: Comience siempre con un gráfico .
- Cosa 2: El flujo de trabajo JMP de cuatro pasos todos deberían saber
Y ahora vamos con la Cosa 3...
Cómo navegar por el menú Analizar
El menú Analizar puede parecer confuso. Cuando comencé a usar JMP , continuamente me preguntaba, "¿Por qué es eso allá ??" (Si fuera 100% sincero al respecto, mi pregunta generalmente era mucho más colorida que eso, pero entiende la idea). No fue hasta que comencé a enseñar a otros a usar JMP que finalmente hizo clic: allí es un método a esta aparente locura!! Todo lo que necesitas es un pequeño truco mental, y puedes entender dónde está todo y por qué está donde está (la mayor parte del tiempo).
Pensemos en cómo la gente generalmente analiza los datos... bueno, pensemos en cómo debería analizar datos. Cuando las personas obtienen un nuevo conjunto de datos, lo primero que deben hacer es crear un gráfico de algún tipo . Si no quieren hacer suposiciones sobre las relaciones, usarían histogramas. Si miraban el primer elemento del menú Analizar, encontrarían algo llamado Distribución. ¿Puedes adivinar qué gráfico obtendrían gratis en Distribución? ¡Bien! ¡Es un histograma! Esto les ayudaría a comprender la forma de los datos, buscar problemas de calidad, etc. (más sobre eso en el siguiente bit).
Luego, después de estudiar las distribuciones de sus datos, deben comenzar a considerar cómo se pueden relacionar las cosas. Esto generalmente comenzaría comparando uno respuesta y uno factor – Relaciones bivariadas. Es posible que quieran ver ANOVA, relaciones logísticas, líneas de ajuste, etc. Todo eso está en Ajustar Y por X. En resumen, si la pregunta que está tratando de responder involucra uno columna de datos, luego elija la primero posición en el menú Analizar (Distribución). Si la pregunta que está tratando de responder implica dos columnas de datos en relación de alguna manera, elija la segundo posición en el menú Analizar (Ajustar Y por X). Aparecen docenas de estadísticas apropiadas casi mágicamente si asigna los dos primeros elementos en el menú Analizar con el número de columnas a las que se hace referencia en su pregunta.
Parecería que, al principio, el patrón es organizar el menú por orden de cuántas variables se comparan. Después de Ajustar Y por X, ese patrón parece romperse. El truco para entender el menú Analizar es que es no ordenados por el número de variables consideradas, sino por el complejidad de los problemas la dirección de los elementos del menú. Es por eso que Consumer Research está en la parte inferior: las personas, en general, están locas, y los datos que involucran a las personas son, invariablemente, increíblemente complejos.
Entonces, eso parecería explicar la parte superior e inferior del menú, pero ¿qué pasa con el medio? Tabulate (y Text Explorer) parecen estar en un lugar extraño. Sin embargo, si considera que son principalmente herramientas transformadoras, su posición tiene más sentido. Tabular es una excelente manera de resumir los datos para su posterior análisis. El trabajo de Text Explorer es tomar texto libre y convertirlo en algo que los otros métodos analíticos puedan manejar. Entonces, ellos son puente herramientas utilizadas para pasar de un nivel de complejidad analítica a otro.
Aquí hay un pequeño gráfico para ayudarlo a recordar:
Ahora tu intenta
Bien, analicemos un par de ejemplos de pensamiento.
Si tuviera que comparar una variable con un objetivo, ¿dónde buscaría en el menú Analizar? Si dijiste Distribución, estarías en lo correcto. Está viendo una comparación simple (parte superior de la lista) e involucra una variable (columna de datos), que es Distribución. La prueba t de una muestra es una opción en el Triángulo rojo (botón de respuesta) en Distribución.
Ahora, ¿qué pasa si desea obtener coeficientes de correlación para todas las variables continuas en una tabla de datos? Si dijo Multivariado (en Métodos multivariados), estaría en lo correcto. La comparación principal es bivariada, por lo que podría hazlo por pares en Ajustar Y por X. Pero, dado que lo está haciendo en muchas columnas, eso es realmente un problema mas complejo . Por lo tanto, miraríamos más abajo en el menú Analizar. Multivariante suena como "múltiples variables"; tal vez piense que se trata más de una situación multivariante. Mirando en Métodos multivariantes, las cosas comienzan a verse bastante complicadas muy rápidamente, por lo que una primera suposición razonable sería la plataforma Multivariante. Ejecutar esa plataforma le dará varias formas de obtener coeficientes de correlación para todas las combinaciones de las variables que proporcionó.
Una vez más, el punto aquí es que una vez que comprende ese diseño, tiene una idea decente de dónde deberían estar las cosas o al menos puede moverse del territorio WAG al SWAG.
Sintonice la próxima vez mientras profundizamos en las increíbles propiedades de una parte de JMP que a menudo se pasa por alto.
Gran serie Mike! Si puedo sugerir otro capitulo? Siempre recordaré la primera vez que escuché a nuestra colega Gail Masseri pronunciar la frase "El clic derecho es tu amigo". Es un principio de diseño básico de JMP que casi en cualquier lugar en el que se encuentre en el flujo, el 'clic derecho' ofrece un menú de capacidades documentadas y no documentadas en la aplicación. Cuando estaba enseñando JMP a nuevos usuarios, a menudo decía algo como: "Si está estancado y no sabe qué o cómo lograr lo que está pensando a continuación, desplace el cursor sobre lo que es más interesante y 'correcto'". haga clic', es muy probable que vea algo útil".
