Sono stati introdotti molti articoli sul confronto tra software di analisi statistica, ma la maggior parte di essi è rivolta a statistici professionisti. In medicina, la stragrande maggioranza delle persone che utilizzano software statistico sono in realtà medici che non si specializzano in statistica. Per vari motivi hanno dovuto imparare a usare i software statistici. Basandosi su più di dieci anni di esperienza nell'analisi statistica medica, l'autore è ben consapevole delle difficoltà incontrate dai medici nell'utilizzo autonomo dei software statistici.
Per aiutare un maggior numero di medici a sbarazzarsi di questa difficoltà, aiutarli a imparare come utilizzare JMP per eseguire in modo efficiente l'analisi dei dati e migliorare l'efficienza del lavoro quotidiano e della pubblicazione di documenti, d'ora in poi, il dottor Feng Guoshuang, un senior di JMP utente e statistico senior, lui e il suo team condivideranno una serie di statistiche e analisi dei dati, operazioni pratiche di JMP e altri contenuti pratici sulla piattaforma di analisi dei dati di JMP. Ogni numero ha un argomento classico per aiutare tutti a padroneggiare una nuova abilità. Vale la pena notare che questi argomenti non sono rivolti solo ai medici, ma sono applicabili a chiunque utilizzi il software JMP per eseguire l'analisi dei dati.
Questo articolo è il primo di una serie di articoli in cui il dottor Feng e il suo team condividono il loro percorso e la loro esperienza nell'uso del software JMP e forniscono esempi del motivo per cui il software JMP è un software statistico più adatto ai medici. Per facilitare la lettura l'articolo è descritto in prima persona.
Allora, perché riteniamo che il software JMP sia più adatto all'utilizzo da parte dei medici? In realtà i motivi sono molteplici, eccone alcuni principali:
01 Funzionamento completo in stile tabella
Questo è probabilmente ciò che preoccupa maggiormente i medici. Poiché la statistica non è il lavoro principale dei medici, non è necessario dedicare molto tempo all'apprendimento del software statistico e le operazioni basate su menu sono decisamente più in linea con le esigenze dei medici rispetto alla progettazione del programma.
Puoi percepire in modo intuitivo la tabella delle funzioni di JMP (Figura 1).
Figura 1 Menu di analisi JMP
Dalla tabella delle funzioni di analisi, possiamo vedere alcune caratteristiche di JMP nella classificazione statistica. Non si tratta semplicemente di una classificazione secondo metodi specifici, ma di un'ampia classificazione basata sulla struttura dei metodi statistici.
Ad esempio, se si vogliono confrontare le medie di due gruppi, da un punto di vista statistico, il cosiddetto "confronto tra gruppi" è in realtà un'analisi fattoriale singola: il gruppo è l'indice e l'indicatore da confrontare ( indicatore di risultato) è la variabile dipendente. Statistica In matematica, l'argomento è indicato come x e la variabile dipendente è denominata y. Pertanto, il confronto tra gruppi significa analizzare l'impatto dei fattori del gruppo (iniziatore x) sugli indicatori di risultato (variabile dipendente y).
Pertanto, in JMP, tutti i confronti tra gruppi o, più in generale, tutte le analisi unidirezionali, sono contenute nel menu Adatta Y rispetto a X.
Questo approccio è utile per comprendere il pensiero statistico. Alcuni medici potrebbero non essere abituati al metodo JMP all'inizio, ma una volta utilizzato, scopriranno che questo metodo è in realtà più conveniente perché è suddiviso in ampie categorie secondo metodi statistici, il che è più favorevole alla comprensione delle statistiche. metodi.
Inoltre, il menu JMP può essere commutato in qualsiasi momento tra cinese e inglese. I ricercatori scientifici che desiderano pubblicare articoli in inglese, possono prima scrivere i risultati delle analisi in cinese e poi cambiare la lingua direttamente nel menu (Documento→Preferenze). Inglese, con effetto immediato, non è necessario riavviare. Questo è molto umano.
02 Processo di analisi più conveniente
In passato, nella maggior parte dei software statistici basati su menu, quando si desidera utilizzare un determinato metodo statistico, si fa clic sul menu corrispondente e ci sono varie opzioni che aspettano. Dopo aver completato tutte le impostazioni, fare clic su OK per accedere direttamente la sezione dei risultati.
Ad esempio, supponiamo di avere un dato (visualizzazione parziale) mostrato nella Figura 2 e di voler vedere se esiste una differenza statistica nei punteggi di salute fisica tra le persone che bevono e quelle che non bevono.
Figura 2 Dati di esempio
Se si utilizza un determinato software per confrontare questi due gruppi, la tabella delle funzioni di analisi è quella mostrata nella Figura 3. È necessario impostare varie cose, quindi confermare e accedere all'interfaccia dei risultati.
Figura 3 Interfaccia di analisi di un determinato software statistico
JMP è diverso. Il menu di analisi è molto semplice. Non ci sono opzioni. Basta trascinare e rilasciare le variabili richieste nella posizione corrispondente (Figura 4). Non è necessario effettuare impostazioni aggiuntive, JMP determinerà automaticamente quali risultati del metodo devono essere immessi in base al tipo di x (categorico o continuo, come mostrato nella Figura 4, la variabile rossa è categoriale, la variabile blu è continua) e il tipo di sì.
Nella Figura 4, poiché x è una variabile categoriale e y è una variabile continua, il software seleziona automaticamente il metodo del "fattore singolo" (vedere l'angolo inferiore sinistro della Figura 4, equivalente all'analisi della variazione). Se xey sono entrambi categorici, l'angolo inferiore sinistro della Figura 4 diventerà "contingenza" (equivalente al test chi-quadrato).
Figura 4 Interfaccia di analisi JMP
Alcune persone potrebbero chiedere, non esiste alcuna opzione, quindi cosa succede se vuoi apportare alcune modifiche? Ad esempio, sebbene y sia una variabile continua, cosa succede se non soddisfa la distribuzione normale e deve essere testata senza un numero genitore? Questa è la specialità di JMP. L'interfaccia dell'analisi JMP è molto semplice, ma l'interfaccia dei risultati è molto ricca e tutte le opzioni si trovano nell'interfaccia dei risultati (Figura 5).
Quando facciamo clic su OK nell'interfaccia della Figura 4, entriamo nell'interfaccia dei risultati JMP (Figura 5). L'interfaccia risultante è semplice per impostazione predefinita, ma dispone di numerose opzioni.
Figura 5 L'interfaccia dei risultati dell'analisi del menu "Adatta Y con X" in JMP
Come si può vedere dalla Figura 5, se vuoi visualizzare altri risultati, puoi verificare in qualsiasi momento i metodi che ti servono tramite il menu a tendina rosso (triangolo rosso), se non ti servono più puoi anche spuntarli spento in qualsiasi momento. Questo approccio rende l'analisi e l'esplorazione dei dati più convenienti. In altri software, se vuoi farlo di nuovo, devi tornare indietro e rifare tutto da capo. Ma non viene utilizzato in JMP.Se si desidera modificare il metodo (ad esempio, si è eseguito un test t e all'improvviso si è scoperto che i dati potrebbero non essere conformi alla distribuzione normale e si desidera eseguire un test motherless), non è disponibile è necessario restituire, basta controllare altri metodi nei risultati. ,Molto conveniente.
03 Funzionamento semi-intelligente
Tutti i ricercatori clinici potrebbero avere un sogno: quanto sarebbe bello se potessero registrare i dati in un software e poi lasciare tutto al software.
Sebbene non esista un software statistico completamente intelligente, il software semi-intelligente può ancora farlo. In altre parole, sebbene il software statistico non possa scegliere un metodo interamente basato sui dati, può comunque aiutarti a fare una scelta in alcune situazioni specifiche. Ad esempio, se vuoi confrontare le medie di più gruppi, non puoi assolutamente utilizzare direttamente il test t; se vuoi fare un'analisi di regressione e il risultato sono dati categorici, nella maggior parte dei casi, considererai prima la regressione logistica, eccetera. È qui che JMP aiuta tutti a diventare semi-intelligenti.
In effetti, dalla Figura 4 introdotta in precedenza, credo che tu abbia già sentito che nella sezione "In forma con Y
Dimostriamo ulteriormente le prestazioni di JMP in modalità semi-intelligente.
Cerchiamo di illustrarlo nuovamente confrontando i punteggi di salute fisica di due gruppi di persone che bevono e non bevono. Esaminiamo innanzitutto i risultati nella Figura 5. Poiché si tratta di un confronto tra due gruppi, di solito si può considerare il test t. Notiamo che è presente un test t nei risultati ("t unito" nella Figura 6).
Figura 6 Interfaccia dei risultati dell'analisi per il confronto tra due gruppi in JMP
Ora modifichiamo una variabile di raggruppamento e confrontiamo i punteggi di salute fisica tra diverse classi di funzione cardiaca. La classificazione della funzione cardiaca è una classificazione multipla e viene innanzitutto considerata l'analisi della varianza. Usiamo lo stesso metodo operativo della Figura 4 (basta sostituire il bere nella Figura 4 con la classificazione della funzione cardiaca) per ottenere l'interfaccia dei risultati dell'analisi nella Figura 7.
A questo punto, sarai sorpreso di scoprire che manca la "t unita" nella Figura 7.
Figura 7 Interfaccia dei risultati dell'analisi per confronti di più gruppi in JMP
Perché? Poiché t-test non può essere utilizzato per confronti di più gruppi, JMP rimuove automaticamente i metodi che non dovrebbero essere utilizzati. Questo è molto importante, soprattutto per i non statistici.
Per fare un altro esempio, supponiamo di utilizzare il punteggio di salute fisica come variabile dipendente per analizzare l'impatto di diversi altri indicatori sul punteggio di salute fisica. In generale, si può considerare la regressione lineare.
Trasciniamo le variabili dipendenti e gli argomenti nelle posizioni corrispondenti tramite il menu "Adatta modello" (Figura 8). Quindi dai un'occhiata: JMP seleziona il "metodo dei minimi quadrati standard" (equivalente alla regressione lineare) per impostazione predefinita e automaticamente oscura i due metodi di regressione logistica, lasciandoti incapace di scegliere.
Figura 8 Interfaccia di analisi del menu "Modello di adattamento" in JMP
Perchè è questo? Poiché il risultato (punteggio di salute fisica) è una variabile continua, la regressione logistica non può essere utilizzata per la regressione di variabili continue e la regressione lineare è quella più comunemente utilizzata. Per quanto riguarda questo errore basilare, JMP aiuta direttamente a evitarlo.
Attraverso i due esempi sopra riportati, puoi vedere che il software JMP riflette il suo amore per le specializzazioni non statistiche in ogni aspetto. La professionalità può essere vista nei dettagli, il che è davvero ben intenzionato.
04 Funzionamento completamente interattivo
La maggior parte dei software statistici funziona dai dati ai risultati. Dopo aver ottenuto risultati basati sui dati, è generalmente difficile passare dai risultati ai dati.
Ma JMP è diverso: i risultati sono solo l'inizio dell'analisi vera e propria: non solo i risultati corrispondenti possono essere aggiunti o eliminati in base alle esigenze (Figura 5), ma i risultati sono sempre correlati ai dati.
La Figura 9 mostra la distribuzione per età, fornisce indicatori di descrizione statistica e fornisce grafici. La cosa fondamentale è che questi grafici possono essere selezionati con il mouse e quando si seleziona il grafico di una variabile, vengono selezionate anche le osservazioni corrispondenti di altre variabili.
Ad esempio, nella Figura 9, ci sono due variabili, età e stratificazione per età. Quando selezioniamo i dati corrispondenti della variabile età, scoprirai che è selezionata anche la variabile "stratificazione per età" e "stratificazione per età" Quella corrispondente è selezionato anche nell'elenco delle frequenze. Se guardi nel set di dati, scoprirai che anche questi dati sono selezionati nel set di dati. In altre parole, il software JMP non è semplicemente "dati → risultati", ma dati e risultati sono interattivi. Possono essere "dati → risultati" o "risultati → dati". Dati e risultati sono sempre correlati.
Figura 9 Esempio di interazione tra dati e risultati in JMP
Alcune persone potrebbero pensare, a che serve questa connessione? Molto utile nel lavoro pratico. Se ad esempio si desidera selezionare separatamente le persone che "bevono", non è nemmeno necessario utilizzare queste funzioni di filtro: è possibile selezionare direttamente "bere" nell'immagine e verrà selezionato contemporaneamente nel set di dati (Figura 10), quindi utilizzare la funzione "sottoinsieme". Basta selezionare le informazioni sulle persone che bevono.
Figura 10 Utilizzo della grafica per filtrare i dati in JMP
Per un altro esempio, se troviamo un punto anomalo nel grafico a dispersione e vogliamo individuare rapidamente i dati, possiamo selezionare direttamente il punto nel grafico, quindi andare al set di dati e scoprire che il punto è contrassegnato e possiamo direttamente utilizza la funzione di posizionamento per localizzarlo. Questa osservazione ti risparmia il tempo di controllare tu stesso queste informazioni.
05 Altre funzioni umanizzate
JMP in realtà dispone di molte funzioni intuitive, che è difficile esaurire in questo articolo, ma verranno introdotte una per una nelle serie successive di articoli. Infine, vorrei menzionare alcune funzioni più pratiche e che fanno risparmiare tempo.
Ad esempio, nelle tabelle dati JMP non esistono restrizioni sui nomi delle variabili e sulla denominazione dei valori delle variabili. Non c'è problema che si tratti di cinese, inglese, simboli speciali, ecc. Al momento, la maggior parte dei software statistici non è in grado di farlo e spesso prevede alcune restrizioni sui nomi delle variabili, il che comporta la necessità di modificare le cifre dopo aver ottenuto i risultati, il che è troppo problematico. JMP può produrre direttamente il risultato in base al nome della variabile senza modifiche.
Per fare un altro esempio, la funzione grafica di JMP è interattiva, a differenza di altri software statistici del passato: non si basa sulla specifica di variabili per disegnare grafici e può essere realizzata interamente mediante trascinamento (Figura 11) e più grafici possono essere liberamente Per cambiare, basta fare clic con il mouse (il grafico superiore nella Figura 11, cambia istantaneamente con un clic del mouse).
Figura 11 Visualizzazione dell'interfaccia di disegno JMP
Naturalmente i vantaggi di JMP non si limitano a questo: quelle sopra riportate sono solo alcune esperienze basate su ciò che abbiamo utilizzato nel lavoro reale. Nelle successive serie di articoli introdurremo uno per uno attraverso casi e spiegazioni anche le caratteristiche di JMP nell'ordinamento e pulizia dei dati, nella graficazione e nell'analisi statistica, che riteniamo possano fornire a tutti metodi di analisi più rapidi ed efficienti.
