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.분석 메뉴를 탐색하는 방법을 알고 싶었습니다. 분석 메뉴는 수수께끼에 싸인 수수께끼, 덕트 테이프에 싸인 ... 또는 적어도 첫날에는 그렇게 생각했습니다. 다음에 그 문제를 다루겠습니다.
시리즈를 조정하는 중이라면 다음과 같이 간단히 요약할 수 있습니다.
- JMP를 사용하여 1일차에 누군가가 나에게 말해줬으면 좋았을 5가지* 항목을 나열하고 있습니다.
- 일 1: 항상 그래프로 시작 .
- 물건 2: 4단계 JMP 워크플로 모두가 알아야 합니다.
그리고 이제 Thing 3으로 넘어갑니다...
분석 메뉴 탐색 방법
분석 메뉴가 혼란스러워 보일 수 있습니다. 내가 사용하기 시작했을 때 JMP , 나는 끊임없이 나 자신에게 묻고 있었다. 거기 ??" (제가 100% 사실이라면 제 질문은 일반적으로 그보다 훨씬 더 다채롭지만 이해하실 것입니다.) 다른 사람들에게 JMP 사용 방법을 가르치기 시작하고 나서야 비로소 문제가 해결되었습니다. ~이다 이 명백한 광기에 대한 방법!! 당신이 필요로 하는 것은 하나의 작은 정신적 속임수이며, 당신은 모든 것이 어디에 있고 왜 그것이 어디에 있는지 이해할 수 있습니다(대부분의 경우).
사람들이 일반적으로 데이터를 분석하는 방식에 대해 생각해 봅시다. ~해야 한다 데이터를 분석합니다. 사람들이 새로운 데이터 세트를 얻었을 때 가장 먼저 해야 할 일은 일종의 그래프 생성 . 관계에 대한 가정을 하고 싶지 않다면 히스토그램을 사용합니다. 분석 메뉴의 첫 번째 항목을 보면 분포라는 것을 찾을 수 있습니다. 그들이 Distribution에서 무료로 얻을 수 있는 차트를 추측할 수 있습니까? 오른쪽! 히스토그램입니다! 이렇게 하면 데이터의 모양을 이해하고 품질 문제를 찾는 등의 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다(자세한 내용은 다음 비트에서 설명).
다음으로, 데이터 분포를 연구한 후 사물이 어떻게 연관될 수 있는지 고려하기 시작해야 합니다. 이것은 일반적으로 하나를 비교하는 것으로 시작합니다. 응답 그리고 하나 요인 – 이변량 관계. 그들은 ANOVA, 로지스틱 관계, 적합선 등을 보고 싶어할 수 있습니다. Fit Y by X에 있는 모든 것입니다. 요컨대, 만약 대답하려는 질문은 다음과 관련됩니다. 하나 데이터 열을 선택한 다음 첫 번째 분석 메뉴의 위치(분포). 대답하려는 질문이 다음과 같은 경우 둘 어떤 식으로든 관계에 있는 데이터 열을 선택하려면 두번째 분석 메뉴의 위치(Fit Y by X). 분석 메뉴의 처음 두 항목을 질문에서 참조하는 열 수와 매핑하면 수십 개의 적절한 통계가 거의 마술처럼 나타납니다.
처음에는 얼마나 많은 변수가 비교되고 있는지 순서대로 메뉴를 배열하는 패턴으로 보일 것입니다. Fit Y by X 후에는 해당 패턴이 깨지는 것처럼 보입니다. 분석 메뉴를 이해하는 요령은 ~ 아니다 고려되는 변수의 수에 따라 정렬되지만 문제의 복잡성 메뉴 항목 주소. 이것이 소비자 조사가 맨 아래에 있는 이유입니다. 사람은 전체적으로 미쳤고 사람과 관련된 데이터는 항상 믿을 수 없을 정도로 복잡합니다.
그러면 메뉴의 상단과 하단이 설명될 것 같지만 가운데는 어떨까요? Tabulate(및 Text Explorer)가 이상한 위치에 있는 것 같습니다. 그러나 기본적으로 변형 도구라고 생각하면 위치가 더 합리적입니다. Tabulate는 추가 분석을 위해 데이터를 요약하는 좋은 방법입니다. 텍스트 탐색기의 역할은 자유 텍스트를 가져와서 다른 분석 방법이 처리할 수 있는 것으로 변환하는 것입니다. 그래서 그들은 브리징 한 수준의 분석 복잡성에서 다른 수준으로 이동하는 데 사용되는 도구.
다음은 기억하는 데 도움이 되는 작은 그래픽입니다.
이제 당신은 시도
좋아요, 몇 가지 생각의 예를 통해 작업해 봅시다.
하나의 변수를 대상과 비교해야 하는 경우 분석 메뉴에서 어디를 확인해야 합니까? 분포라고 하면 정확합니다. 간단한 비교(목록의 상단 부분)를 보고 있으며 여기에는 분포라는 하나의 변수(데이터 열)가 포함됩니다. 원샘플 t-테스트는 분포의 빨간색 삼각형(답변 버튼) 아래에 있는 옵션입니다.
이제 데이터 테이블의 모든 연속 변수에 대한 상관 계수를 얻으려면 어떻게 해야 합니까? Multivariate (Multivariate Methods 아래)라고 말하면 정확합니다. 기본 비교는 이변량이므로 ~할 수 있었다 Fit Y by X에서 쌍으로 수행하십시오. 하지만 많은 열에 대해 수행하고 있기 때문에 더 복잡한 문제 . 따라서 분석 메뉴에서 아래쪽을 살펴보겠습니다. 다변량은 일종의 "다중 변수"처럼 들립니다. 아마도 이것이 다변량 상황에 가깝다고 생각할 수도 있습니다. Multivariate Methods를 살펴보면 모든 것이 매우 빠르게 복잡해 보이기 시작하므로 합리적인 첫 번째 추측은 Multivariate 플랫폼이 될 것입니다. 해당 플랫폼을 실행하면 제공한 변수의 모든 조합에 대한 상관 계수를 얻을 수 있는 여러 가지 방법이 제공됩니다.
다시 말하지만 여기서 요점은 레이아웃을 이해하면 WAG에서 SWAG 영역으로 항목이 있어야 하거나 적어도 이동할 수 있는 위치에 대한 적절한 아이디어를 갖게 된다는 것입니다.
JMP에서 종종 간과되는 부분의 놀라운 속성을 탐구하는 다음 시간에 시청하십시오.
이봐, @P_Bartell !
에서 간략히 언급했지만 두번째 , 하지만 조금 더 강조할 필요가 있습니다. 그건 확실합니다.
중
그레이트 시리즈 마이크! 다른 장을 제안할 수 있다면? 나는 우리 동료 Gail Masseri가 "오른쪽 클릭은 당신의 친구입니다."라는 말을 처음 들었을 때를 항상 기억할 것입니다. 흐름의 거의 모든 위치에서 '오른쪽 클릭'하면 응용 프로그램에서 문서화된 기능과 문서화되지 않은 기능 메뉴가 제공된다는 것이 JMP의 기본 설계 원칙입니다. 새로운 사용자에게 JMP를 가르칠 때 저는 종종 이렇게 말했습니다. '를 클릭하면 유용한 정보가 표시될 가능성이 높습니다."
