Re：非正規比率データの相関分析画像の代わりにJMPデータセットを添付できますか？害虫と2種類の虫の関係を知りたい？損傷をどのように測定しますか？損傷の段階的変化はありますか（または単に損傷したかどうか）。ミバエとアリの被害を区別できますか？
Re：非正規比率データの相関分析はい、もちろん、あいまいなのでごめんなさい。ショウジョウバエによって被害を受けた果物の割合の測定値があります。この測定値は、損傷のある果物の数を1平方メートル内の果物の総数で割った値として計算されます。これは、応答変数として使用するメジャーです。このメジャーと他の5つの変数の相関関係をテストしたいと思います。そのうち2つは数値です。2つの数値説明変数は、トラップで捕獲されたショウジョウバエの数と、木のアリの割合です。果物へのダメージはショウジョウバエのみが原因で発生し、アリは被害の数を減らすと信じられており、これが耐えられるかどうかを調査したいと思います。カテゴリー説明変数は、「国」、「マンゴーの種類」、「治療」の3つです。国は、データがどの国からのものか、果樹園でショウジョウバエの数を減らすためにどの種類の処理が施されているかに関係します。したがって、仮説は次のとおりです。アリは果物で測定された損傷の割合を減らし、高いアリの割合を他の処理と組み合わせると、この効果が高まります。
共有する権限がないため、データを共有できません。これで状況が少しよくなるといいですね。
Re：非正規比率データの相関分析はい、それは少し役立ちます。 私はまだあなたの応答変数を改善することをお勧めしますが、私は余談です。 多くは私たちが話している比率に依存します。 比率が非常に小さい場合、大きなサンプルサイズがないと変化を検出するのが困難になります（分布の問題が影響する可能性があります）。 比率が大きい場合、分布の問題による影響は少なくなります。
フィットモデルから始めます。 損傷した比率をYに入力し、5つの入力変数をモデルに入力します。
ところで、分析をナビゲートするためのオプションを表示できるように、類似した偽のデータセットをいつでも送信できます。
Re：非正規比率データの相関分析それぞれのケースで2つの結果のどちらが発生したかがわかっている場合は、ロジスティック回帰またはバイナリ一般化線形モデルを使用することもできます。同意する @statman さんの提案。私は分析に別のアプローチを追加しています。
Re：非正規比率データの相関分析ありがとう、やってみます！
各変数に約13.000のデータポイントがあるため、サンプルサイズは非常に大きくなりますが、変数はゼロ拡張されます。したがって、モデル的には、ゼロインフレのベータ2項分布で運を試す可能性がありますが、これまでに試したことがないので、運が良ければいいのですが！
Re：非正規比率データの相関分析ありがとうございました！データのインフレがゼロであるため、ベータ二項モデルまたはゼロインフレベータ二項モデルを試すことをお勧めしましたが、これまでにそれらのいずれも行ったことがないため、失敗した場合は、「通常の」バイナリGLM。非正規比率データの相関分析こんにちはJMPコミュニティ、
データセットを分析しています。果物で測定された損傷の割合がアリの割合とミバエの数とどのように相関しているかを分析したいと思います。データは通常は分布されません（ヒストグラムを参照）。2項分布のGLMを作成することを計画しています。比率データの相関分析は少しトリッキーであることを知ったので、これを最良の方法で行う方法について助けを求めます。
