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[월간 사용자 가이드] 두 개의 범주 형 변수를 그룹화하여 분석하기

뉴스레터 구독자에게 발송되는 Monthly User Guide입니다. 관련 문의는 ikju.shin@jmp.com으로 부탁드립니다.

 

분석을하다 보면 두 개의 범주 형 (Category) 변수를 묶어서 하나의 변수처럼 분석 하고 싶은 경우가 많은데, 이에 대해 많이 보겠습니다. 비슷 비슷하고 약간 씩 다른 상황이 몇 가지있을 수있는 데, 여러가지 방법으로 보겠습니다.

 

JMP 안에있는 샘플 데이터를 활용하겠습니다.

Help / 샘플 데이터 라이브러리 / big class.jmp

여기서 연령과 성별은 범주 형 변수이고 키와 체중은 연속 형 변수입니다.

 

 

1. 먼저 성별 / 나이별로 키와 몸무게의 평균 / 표준 편차 / Min / Max 등을 구하고자한다면 분석 / 표 작성 를 이용하여 구할 수있을 것입니다.

 

 

2. 여기서 성별은 2 가지 수준, 나이는 6 가지 수준인데, 두 범주 형 변수 간의 교호 작용 등을 고려하지 않고, 두 범주를 묶어서 검정, 즉 12 가지 수준을 가진 하나의 범주처럼 만들어 가설 검정 (유의 차)을하고자한다면 두 범주를 하나의 범주로 만들지 약속 X에 의한 분석 / 맞춤 Y에서 Local Data Filter 등을 이용 할 수도 있습니다.

 

 

삼. JMP의 공식을 이용할 수 있습니다.

Column 단위 Formula (: 통계량을 구하고자하는 변수, : 범주 형 구분 성분, : 범주 형 구분 성분) 이런 식으로 수식을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 연령별 및 성별 별 체중의 최대 값을 구하고, 새로운 칼럼에서 수식을 Col Maximum (: 무게, : age, : sex) 로 구성하면, 다음과 같이 조건 (12 가지) 별 Max 값이 계산됩니다.

 

 

이와 관련된 공식은 통계 아래에 Col ~~ 형태로 있습니다.

 

 

4. 새 공식 열 기능을 활용하는 방법도 있습니다. 예를 들어 age 별 & sex 별 weight의 평균값을 구하고 업데이트

1) Age, Sex 두 Column 선택 후 너 마우스 클릭, 새 수식 열에서 그룹화 기준 선택한 다음

 

 

2) 가중치 변수 선택 후 새 수식 열 / 집계 / 평균 을 클릭하면 같이 그 값이 표시됩니다. 공식을 확인해 보면, 위의 3 번과 동일한 공식임을 알 수 있습니다.

 

 

5. 이번에는 Age 변수와 Sex 변수를 하나의 변수로 만드는 방법을 알아 보겠습니다.

두 변수 선택 후 Cols / Utilities / Combine Columns 를 클릭하여 같이 입력하면

(여기서 구분 기호는 구분자로서 연령 변수 명과 성별 변수 명 사이에 표시하는 구분자입니다)

 

 

연령 변수와 성별 변수가 합쳐진 하나의 변수가 만들어집니다.

 

 

이 변수를 다른 용도로 사용하는 경우 다중 응답으로 정의 된 모델링 유형을 서수 또는 명목상으로 변경합니다.

 

 

6. 수식을 활용하여 연령 변수와 성별 변수를 하나의 변수로 만들수도 있습니다. 약간의 복잡한 Formula입니다.

새로운 Column에서 마우스 클릭, Formula에 들어간 다음

1) 기능 목록에서 문자 / Char 선택 후 성별 (sex) 변수 선택

2) 기능 목록에서 문자 / Concat :”_”입력 후

3) 다시 Function List에서 Character / Char 선택 후 나이 (age) 변수 선택하면 같은 Formula가 만들어지고 Data Table에 새로운 Column이 생성됩니다.

Char (: sex || "_"|| Char (: age))